文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它涉及将文本数据自动分配到预定义的类别中。以下是一些关于文本分类的关键概念和常用技术。
什么是文本分类？
文本分类是将文本数据分配到预定义类别的过程。例如，可以将新闻文章分类为“政治”、“体育”、“娱乐”等类别。
文本分类的应用
- 社交媒体分析：分析用户评论、推文等，以了解公众情绪。
- 垃圾邮件检测：自动识别并过滤垃圾邮件。
- 情感分析：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 内容推荐：根据用户的阅读习惯推荐相关内容。
文本分类的技术
- 基于规则的分类：使用预定义的规则进行分类。
- 基于统计的分类：使用统计方法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等。
- 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）。
实践指南
为了更好地理解文本分类，您可以参考以下资源：
相关图片
文本分类流程图
情感分析示例