文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，常用于情感分析、垃圾邮件过滤等场景。以下是几种主流算法的解析：

传统机器学习方法

  • 支持向量机 (SVM)
    通过寻找最优超平面实现分类，适合高维数据。

    SVM

  • 朴素贝叶斯 (Naive_Bayes)
    基于概率统计的简单但高效的算法，常用于文本分类。

    Naive_Bayes

  • 逻辑回归 (Logistic_Regression)
    尽管名称含“回归”，但常用于二分类任务，模型可解释性强。

    Logistic_Regression

深度学习方法

  • LSTM 网络
    通过记忆单元捕捉文本序列依赖关系，适合长文本分类。

    LSTM

  • Transformer 模型
    基于自注意力机制，显著提升分类效率与精度。

    Transformer

  • 预训练语言模型 (如 BERT)
    使用大规模语料训练的模型，可直接用于细粒度分类任务。

    BERT

实战案例

  1. 情感分析实战教程
  2. 新闻分类数据集应用
  3. 多标签分类模型优化

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