文本分类是根据文本内容为其分配预定义类别或标签的过程。它涉及分析输入文本（例如句子、段落或文档）并确定其所属类别。这是自然语言处理（NLP）和机器学习中的一项常见任务，其目标是自动化非结构化文本的组织或解释。例如，电子邮件过滤系统可以将邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，而客户支持工具可以将支持工单标记为“紧急”、“一般咨询”或“账单问题”。其核心思想是利用文本中的模式做出一致的、可重复的决策。
要实现文本分类，开发者通常遵循一个工作流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估。首先，通过移除不相关字符、转换为小写或处理标点符号来清理和标准化原始文本。接下来，文本被转换为数值特征，例如词频（TF-IDF）或嵌入（Word2Vec、BERT），这些特征捕获了语义信息。然后，在标记数据上训练机器学习模型（如逻辑回归分类器、决策树或神经网络），以识别与特定类别相关的模式。例如，情感分析模型可能会学习到“很棒”或“令人失望”等词语是正面或负面评论的强烈指标。使用准确率、精确率和召回率等评估指标来评估模型在未见数据上的性能。
文本分类的实际应用非常广泛。社交媒体平台使用它来检测仇恨言论或有害内容，而新闻聚合器则按主题（例如，“体育”、“政治”）对文章进行分类。开发者经常面临诸如处理不平衡数据集（某些类别的示例少得多）或优化模型以提高速度和可扩展性等挑战。诸如用于传统机器学习模型的 scikit-learn 或用于深度学习的 TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 等框架提供了预构建组件来简化开发。例如，开发者可以使用 Hugging Face 提供的预训练 BERT 模型，以最少的自定义训练数据对产品评论进行分类。关键在于将算法和特征的选择与问题的复杂性以及可用资源相匹配。