项目简介

文本分类是自然语言处理中的基础任务，常用于情感分析、新闻分类等场景。以下是一个使用Python实现的简单文本分类项目示例：

  1. 技术栈

    • Python 3.8+
    • 算法：朴素贝叶斯 / 支持向量机 (SVM)
    • 工具：Scikit-learn, NLTK

  2. 核心流程

    • 数据预处理：分词、去停用词、向量化
    • 模型训练：选择分类器并训练
    • 结果评估：准确率、混淆矩阵分析

示例代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 示例数据
texts = ["我爱编程", "机器学习很有趣", "Python是强大的"]
labels = ["positive", "positive", "positive"]

# 向量化处理
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)

# 新文本预测
new_text = "深度学习改变世界"
new_X = vectorizer.transform([new_text])
prediction = model.predict(new_X)
print(f"分类结果：{prediction[0]}")

应用案例

  • 📊 社交媒体情感分析
    分类用户评论为正面/负面情绪

    社交媒体_情感分析

  • 📚 新闻分类模型
    根据文章内容自动归类到科技/体育/娱乐等主题

    新闻_分类模型

扩展阅读

想深入了解文本分类的进阶方法？可以参考我们的深度学习文本分类教程项目，包含Transformer模型实现。