文本分类

文本分类是一种自然语言处理技术，它通过分析文本内容，将文本划分到不同的类别中。这种技术广泛应用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域。文本分类的过程通常包括数据预处理、特征提取和模型训练三个步骤。其中，数据预处理是去除文本中的噪声和无用信息，特征提取是将文本转化为计算机可以理解的向量形式，模型训练则是通过机器学习算法学习文本与类别之间的映射关系。目前，深度学习已经在文本分类任务中取得了显著的效果，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理长文本时表现出了优越的性能。