文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，广泛应用于情感分析、新闻归类、垃圾邮件检测等场景。以下为入门级教程：
1. 核心概念 🔍
文本分类的本质是将文本映射到预定义的类别标签。例如：
- 输入：用户评论
- 输出：正面/负面/中性
💡 关键步骤包括：数据预处理、特征提取、模型训练与评估
2. 典型应用场景 🌐
- 📰 新闻自动归类（如体育/科技）
- 😊 情感分析（如用户满意度）
- 🚫 垃圾邮件过滤系统
- 📊 意见挖掘（如产品评价分析）
3. 实现流程图 🧠
- 数据收集：爬取或手动标注文本数据数据收集
- 预处理：分词、去停用词、向量化数据预处理
- 模型选择：朴素贝叶斯/深度学习模型机器学习模型
- 训练与评估：使用交叉验证优化参数模型评估
- 部署应用：集成到实际系统中模型部署
4. 推荐工具箱 🛠️
| 工具 | 特点 | 文档链接 |
|---|---|---|
| scikit-learn | 传统机器学习方法 | /machine-learning-libs |
| Hugging Face | 预训练模型库 | /nlp-frameworks |
| TensorFlow | 深度学习框架 | /deep-learning-tutorial |
5. 深度学习实践建议 📈
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