文本分类是将文本数据分配到预定义的类别中的过程。它是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，广泛应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
文本分类的类型
文本分类主要分为以下几种类型：
- 主题分类：将文本分配到预定义的主题类别中。
- 情感分类：根据文本的情感倾向将其分类为正面、负面或中性。
- 垃圾邮件分类：将电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。
文本分类的基本步骤
- 数据预处理：包括文本清洗、分词、去除停用词等。
- 特征提取：将文本转换为计算机可以理解的数字特征。
- 模型训练：使用特征和标签数据训练分类模型。
- 模型评估：评估模型的性能，调整参数。
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文本分类在生活中的应用非常广泛，以下是一个示例：