文章分类流程

文章分类流程通常包括以下步骤：首先，收集和准备数据，这可能包括从各种来源获取文章、清洗数据以去除噪声和不必要的信息。接下来，进行特征提取，这可能包括使用自然语言处理（NLP）技术来分析文本内容，提取关键词、主题和其他有用的特征。然后，选择合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树或深度学习模型，根据提取的特征对文章进行分类。在训练模型时，需要使用已标记的训练数据集来调整模型参数。最后，使用测试数据集评估模型的性能，并根据需要进行调整和优化。整个过程可能需要多次迭代和调整，以确保模型的准确性和可靠性。