文本分类是自然语言处理中的一个重要任务，它将文本数据分为预定义的类别。以下是一些基本的文本分类教程，帮助您了解这一领域。

基础概念

  • 特征提取：将文本转换为计算机可以理解的数字表示。
  • 分类算法：如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。

实践教程

  1. 数据准备：收集和清洗文本数据。
  2. 特征提取：使用TF-IDF、Word2Vec等方法。
  3. 模型训练：选择合适的分类算法进行训练。
  4. 模型评估：使用准确率、召回率等指标评估模型性能。

工具推荐

  • Python库：Scikit-learn、NLTK、Gensim。
  • 在线平台：Google Colab、Jupyter Notebook。

扩展阅读

机器学习