文本分类是一种常见的自然语言处理任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别中。在深度学习领域，文本分类任务通常通过使用神经网络模型来完成。
常用模型
以下是几种常用的文本分类模型：
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
- 支持向量机（SVM）
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN）
- 长短期记忆网络（LSTM）
- Transformer
应用场景
文本分类技术在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 舆情分析
- 垃圾邮件过滤
- 情感分析
- 新闻分类
- 社交媒体分析
实践案例
以下是一个简单的文本分类实践案例：
输入：这是一篇关于深度学习的文章。
输出：深度学习
工具：可以使用Scikit-learn库中的TfidfVectorizer和MultinomialNB来实现。