文本分类是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，广泛应用于情感分析、垃圾信息过滤、主题识别等领域。以下是关键知识点梳理：
基本概念
文本分类的本质是将文本映射到预定义的类别标签中。例如：
- 情感分析：判断文本情感倾向（正面/负面/中性）
- 主题识别：确定文本所属领域（科技、体育、娱乐等）
- 意图识别：解析用户输入的目的（查询、投诉、建议等）
实现方法
1. 监督学习
使用标注数据训练模型，常见算法：
- 朴素贝叶斯 📊
- 支持向量机 📈
- 逻辑回归 🧠
2. 无监督学习
通过聚类算法发现潜在类别：
- K-Means 🌀
- 层次聚类 🌐
3. 深度学习
利用神经网络提升分类效果：
- CNN（卷积神经网络） 🧬
- RNN（循环神经网络） ⏳
- Transformers（如BERT） 🔄
应用场景
- 社交媒体监控：实时分析用户评论情绪 📱
- 新闻分类：自动归类新闻到不同频道 📰
- 客服系统：智能分配工单到对应部门 💬
学习资源
如需深入了解，可参考：