文本分类是自然语言处理（NLP）领域中一个重要的任务，特别是在中文处理方面。本文将探讨中文文本分类的一些关键技术和应用。
关键技术
- 特征提取：中文文本特征提取通常包括词袋模型、TF-IDF等方法。
- 分类算法：常用的分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等。
- 数据集：中文文本分类的数据集需要包含大量标注好的文本数据。
应用场景
- 舆情分析：通过文本分类，可以快速识别和分类网络上的舆情信息。
- 垃圾邮件过滤：自动识别和过滤垃圾邮件，提高邮件处理效率。
- 信息检索：帮助用户快速找到相关的信息。
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中心词：中文文本分类
扩展阅读
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