自然语言处理 (NLP) 通过分析文本内容并根据模式分配类别来实现文档分类。这个过程通常包括文本预处理、特征提取以及训练机器学习模型来识别词语和标签之间的关系。例如，电子邮件过滤系统可以通过分析关键词、句子结构或发件人信息将邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。NLP 技术将非结构化文本转换为算法可以处理的结构化数据，从而能够有效地自动分拣、标记或组织大量文档。
传统的文档分类方法通常使用词袋模型或 TF-IDF（词频-逆文档频率）等方法将文本转换为数值表示。这些技术侧重于词语的频率和重要性，忽略上下文，但为简单任务提供了基线。例如，新闻聚合器可以使用 TF-IDF 通过检测“得分”、“团队”或“比赛”等词语来识别有关“体育”的文章。然后，在这些特征上训练朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 或逻辑回归等机器学习模型来预测文档类别。虽然这些方法对于直接的任务有效，但它们难以处理细微的语言、讽刺或领域特定的行话，这限制了它们在复杂场景中的准确性。
现代 NLP 利用深度学习模型，如 Transformer（例如 BERT、RoBERTa）或卷积神经网络 (CNN) 来捕获文本中的上下文关系。这些模型处理词语序列，并通过神经网络层学习模式，使其能够比传统方法更好地理解语义和上下文。例如，使用 BERT 的法律文档分类器可以通过分析句子结构和术语来区分“合同”和“案例摘要”。在特定领域数据上进行微调的预训练语言模型通常能获得更高的准确性，特别是在标注训练数据有限的情况下。Hugging Face 的 Transformers 库等工具通过提供预构建的架构和工作流程简化了实现。通过结合这些技术，开发者可以构建强大的分类器，用于情感分析、主题标记或内容审核等任务，并可根据特定行业或用例进行定制。