欢迎来到文本分类项目页面！本项目将带你了解如何使用NLP技术对文本进行分类，例如情感分析、主题识别等。通过本教程，你将掌握从数据预处理到模型训练的完整流程。
项目目标 🎯
- 实现一个文本分类模型，能够自动识别文本的主题或情感
- 掌握常用NLP工具和技术，如TF-IDF、词嵌入、深度学习模型
- 学习如何评估和优化分类性能
技术栈 🛠
- Python：主要编程语言
- TensorFlow/PyTorch：深度学习框架
- NLTK/spacy：自然语言处理工具库
- scikit-learn：传统机器学习算法
实现步骤 🧭
- 数据收集与清洗
- 特征提取
使用词袋模型或TF-IDF将文本转化为数值特征 - 模型训练
选择分类算法（如SVM、LSTM、BERT）进行训练 - 评估与优化
通过准确率、F1分数等指标评估模型性能
示例展示 📈
以下是一个简单的文本分类示例：
- 输入：
"这个电影太棒了！" - 输出：
情感分类 - 正面 - 输入：
"服务很差，浪费时间。" - 输出：
情感分类 - 负面
扩展阅读 📚
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