文本分类是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻归类等场景。以下是关键知识点梳理：

🧠 基本概念

文本分类通过算法将文本映射到预定义的类别中。常见类型包括：

  • 二分类（如垃圾/非垃圾）
  • 多分类（如情感极性判断）
  • 层次分类（如新闻领域的子类划分）

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🛠️ 常用实现方法

  1. 传统机器学习

    • 特征提取：TF-IDF、词袋模型
    • 算法选择：SVM、朴素贝叶斯、随机森林
    • 工具链：Scikit-learn, NLTK

  2. 深度学习方法

    • 词嵌入：Word2Vec, GloVe
    • 神经网络：RNN, CNN, Transformer
    • 框架支持：TensorFlow, PyTorch

  3. 预训练模型应用

    • BERT、RoBERTa等模型微调
    • HuggingFace Transformers库
    • 📌 本教程配套实战代码示例 可直接运行

🌍 典型应用场景

场景 示例 技术要点
情感分析 评论情感倾向判断 使用预训练情感分析模型
新闻分类 自动归类新闻主题 多标签分类技术
智能客服 意图识别 结合分类与序列标注

📈 实战技巧

  1. 数据预处理

    • 分词与停用词过滤
    • 标点符号标准化处理
    • 词干提取/词形还原

  2. 模型优化

    • 类别不平衡处理（SMOTE, 重采样）
    • 特征选择（卡方检验, 信息增益）
    • 模型评估指标（F1-score, AUC-ROC）

  3. 部署方案

    • 本地服务：Flask/Django集成
    • 云端部署：Docker容器化
    • 实时处理：流式数据分类框架

文本分类流程图

图示：从数据预处理到模型部署的完整流程

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