欢迎来到文本分类实战课程！本项目将带你深入了解如何利用自然语言处理技术对文本进行分类，适用于情感分析、垃圾邮件识别等场景。

项目简介

文本分类是NLP的核心任务之一，旨在将文本分配到预定义的类别中。例如：

  • 情感分析：判断用户评论是正面、中性还是负面 😊😢
  • 主题识别：区分新闻文章属于科技、体育还是娱乐领域 📰🏀📰
  • 垃圾邮件过滤：自动识别并拦截垃圾邮件 🚫

通过本项目，你将掌握数据清洗、特征提取、模型训练与评估等关键步骤。

技术栈

  1. Python（推荐使用3.8+）
  2. 机器学习库：scikit-learn
  3. 深度学习框架：TensorFlow/PyTorch（可选）
  4. 数据处理工具：Pandas、NLTK、Spacy

项目结构示例

text_classification_project/
├── data/                # 数据集
│   ├── train.csv        # 训练数据
│   └── test.csv         # 测试数据
├── models/              # 模型文件
├── utils/               # 工具函数
└── README.md            # 项目说明

扩展阅读

文本分类_流程
NLP_模型