文本分类算法是自然语言处理领域的一个重要分支，它将文本数据按照一定的规则和标准进行分类。以下是一些常见的文本分类算法：

  • 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）：通过找到一个超平面将不同类别的数据分开。
  • 决策树：通过一系列的规则将数据分割成不同的分支。
  • 随机森林：集成学习的一种方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果。

文本分类算法

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应用场景

文本分类算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 垃圾邮件过滤：识别并过滤掉垃圾邮件。
  • 情感分析：分析文本中的情感倾向。
  • 新闻分类：自动将新闻分类到不同的主题。
  • 产品评论分析：分析产品评论中的正面和负面意见。

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