文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它将文本数据根据预定的类别进行分类。以下是一些常见的文本分类方法和应用：

常见方法

  • 基于规则的分类：通过定义一系列规则，对文本进行分类。
  • 基于统计的分类：使用统计方法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对文本进行分类。
  • 基于深度学习的分类：使用神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对文本进行分类。

应用场景

  • 情感分析：分析用户评论、社交媒体帖子等，以了解用户的情感倾向。
  • 垃圾邮件过滤：识别并过滤垃圾邮件。
  • 文本分类：对新闻、博客文章等进行分类，以方便用户检索。

扩展阅读

了解更多关于 NLP 文本分类的信息，可以访问本站相关页面：/NLP 文本分类。

NLP 文本分类示例