🤖 文本分类模型指南
文本分类模型简介
文本分类是自然语言处理中的基础任务，通过算法将文本映射到预定义的类别标签。以下是常见应用场景：
- 📩 邮件过滤：识别垃圾邮件/广告
- 😊 情感分析：判断文本情绪倾向
- 🧠 意图识别：理解用户输入目的
- 📚 文本主题归纳：提取核心内容方向
文本分类流程图
模型使用建议
- 数据准备：确保训练数据包含清晰的类别标签
- 预处理：进行分词、去除停用词等操作
- 模型选择：
- 📊 传统算法：朴素贝叶斯/SVM
- 🤖 深度学习：BERT/TextCNN
- 评估指标：关注准确率、召回率、F1分数
机器学习模型对比
扩展学习
如需深入了解自然语言处理技术，可访问： /zh/models/nlp_tutorial
自然语言处理应用