📚 什么是文本分类？

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，旨在将文本分配到预定义的类别中。NLTK（Natural Language Toolkit）作为Python的主流NLP库，提供了丰富的工具支持文本分类实现。

🧠 NLTK 文本分类步骤

  1. 数据准备

    • 收集带标签的文本数据（如情感分析语料）
    • 使用 nltk.corpus 加载标准数据集（如 movie_reviews）
    • 📌 示例：NLTK 数据集介绍

  2. 特征提取

    • 通过 nltk.classify 实现词袋模型（Bag-of-Words）
    • 使用 nltk.tokenize 分词并转换为特征向量
    • 📌 示例：分词实践

  3. 模型训练

    • 选择朴素贝叶斯、SVM等分类算法
    • 调用 nltk.classify.NaiveBayesClassifier 训练模型
    • 📌 示例：机器学习基础

  4. 评估与优化

    • 使用 nltk.classify.accuracy 计算准确率
    • 通过交叉验证提升模型鲁棒性
    • 📌 示例：模型评估方法

🖼️ 可视化示例

Text_Classification
*图示：文本分类流程图（关键词：Text_Classification）*

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