文本分类教程 📚

文本分类是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，常用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。以下是实现文本分类的基本步骤：

1. 数据准备 📁

• 收集带标签的文本数据（如：正面/负面评论）
• 使用工具如 pandas 加载数据并进行清洗
• 示例代码：

  import pandas as pd
  data = pd.read_csv("/data/text_classification_dataset.csv")
  

2. 特征提取 🔍

• 将文本转换为数值向量（如：TF-IDF 或词嵌入）
• 使用 scikit-learn 的 TfidfVectorizer：

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

3. 模型训练 🤖

• 选择分类模型（如朴素贝叶斯、SVM、深度学习模型）
• 训练模型并保存：

  from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
  model = MultinomialNB()
  model.fit(X, data['label'])
  

4. 模型评估与优化 📈

• 使用准确率、F1分数等指标评估性能
• 可通过交叉验证或调整超参数优化模型

应用场景 🌐

• 情感分析：判断用户评论的情感倾向 😊😠
• 垃圾邮件过滤：识别垃圾邮件内容 🚫
• 主题分类：将新闻文章归类到不同主题 📰

如需进一步学习模型训练技巧，可参考 模型训练指南。