文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它将文本数据分配到预定义的类别中。以下是关于文本分类的一些常见方法和应用。
常见方法
- 朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器。
- 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来区分不同类别的数据。
- 深度学习：如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，可以处理复杂的文本数据。
应用场景
- 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 垃圾邮件检测：识别并过滤掉垃圾邮件。
- 主题分类：将文本数据分类到预定义的主题中。
扩展阅读
NLP Text Classification