文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它将文本数据按照一定的规则或标准进行分类。以下是一些关于文本分类的关键技术和应用：

  • 分类算法：常见的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
  • 特征提取：文本分类的关键在于特征提取，常见的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
  • 应用场景：文本分类在垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等领域有着广泛的应用。

文本分类示例

更多关于文本分类的深入内容，请参考以下链接：