文本分类是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，旨在将文本分配到预定义的类别中。无论是垃圾邮件过滤、情感分析还是新闻分类，它都广泛应用于实际场景中。
常见方法一览 📊
传统机器学习
使用TF-IDF、词袋模型等特征提取方式，结合SVM、朴素贝叶斯等算法。深度学习模型
基于神经网络（如RNN、CNN、Transformer）实现更复杂的语义理解。预训练模型（如BERT）
利用大规模语料库训练的模型，可直接用于下游任务微调。
应用场景示例 🌐
- 社交媒体评论情感分析
- 研究论文主题识别
- 客服问题自动分类
- 新闻文章主题聚类
扩展阅读 🔍
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