文本分类是NLP领域的基础任务之一，广泛应用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻归类等场景。以下是关键知识点梳理：
1. 基本概念
文本分类的核心是将文本映射到预定义的类别标签。例如：
- 输入：用户评论
- 输出：正面/负面/中性
通过以下步骤实现：
- 文本预处理（分词、去除停用词）
- 特征提取（TF-IDF、词嵌入）
- 模型训练（逻辑回归、SVM、神经网络）
2. 常用方法
| 方法类型 | 代表模型 | 特点 |
|---|---|---|
| 传统方法 | 朴素贝叶斯 | 计算词频统计 |
| 机器学习 | 支持向量机 | 适用于高维数据 |
| 深度学习 | BERT | 捕捉上下文语义 |
3. 应用场景
- 📈 金融领域：风险评估文本分析
- 📖 教育领域：自动作业分类系统
- 📱 移动应用：用户反馈智能归类
可通过以下链接深入了解相关技术： tutorials/nlp-introduction
4. 实践建议
✅ 选择合适的数据集（如IMDB电影评论） ✅ 尝试多模型对比实验 ✅ 关注迁移学习最新进展