📚 文本分类项目指南

文本分类是自然语言处理（NLP）领域的重要任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、新闻主题识别等场景。以下为关键步骤与资源推荐：

🧠 核心流程

  1. 数据预处理

    • 清洗文本（去除标点、停用词等）
    • 分词与词干提取
    • 数据预处理
      *示例：使用Python实现文本清洗*

  2. 特征提取

    • 词袋模型（Bag-of-Words）
    • TF-IDF权重计算
    • 词嵌入（Word2Vec, GloVe）
    • 特征提取
      *工具推荐：Scikit-learn, spaCy*

  3. 模型训练

    • 朴素贝叶斯分类器
    • 支持向量机（SVM）
    • 深度学习模型（如BERT）
    • 模型训练
      *进阶学习：[前往NLP模型实战教程](/ml-projects/nlp-models)探索*

📈 评估指标

  • 准确率（Accuracy）
  • F1分数
  • 精确率与召回率
  • 混淆矩阵分析
  • 评估指标

🛠 实用工具

  • Python库：nltk, tensorflow, pytorch
  • 可视化工具：matplotlib 用于结果分析
  • 数据集：IMDB影评、20Newsgroups等

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