文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它旨在将文本数据自动地分配到预先定义的类别中。在中文文本分类中，我们通常使用深度学习模型来处理和分析中文文本数据。

文本分类的应用场景

  • 新闻分类：将新闻文本分类到不同的主题，如政治、经济、科技等。
  • 情感分析：分析用户评论或社交媒体上的文本，判断其情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 垃圾邮件检测：识别并过滤掉垃圾邮件，提高邮件系统的安全性。

中文文本分类的挑战

  • 中文分词：中文文本没有空格分隔，因此需要使用分词技术将文本分割成有意义的词语。
  • 词向量表示：由于中文词语的语义丰富，需要使用合适的词向量表示方法来捕捉词语的语义信息。
  • 模型选择：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等。

本站资源

中文文本分类示例