文本分类的最佳库取决于您的具体需求，但有三个强大的选择：scikit-learn、TensorFlow/Keras 和 Hugging Face Transformers。scikit-learn 非常适合传统的机器学习方法，TensorFlow/Keras 适用于自定义神经网络，而 Hugging Face Transformers 在使用 BERT 等预训练语言模型时表现出色。每种库在复杂性、性能和资源需求方面都有权衡，因此选择取决于数据集大小、所需精度和开发时间等因素。
对于中小型数据集或需要简单性的项目，scikit-learn 是首选。它提供了特征提取工具（例如，TfidfVectorizer）、经典算法（例如，逻辑回归、SVM）和评估指标。例如，可以通过将 TfidfVectorizer 与 SGDClassifier 结合在管道中，用几行代码构建一个垃圾邮件分类器。scikit-learn 的优势在于其简单性和可解释性，但对于深度学习更擅长处理的超大型数据集或复杂模式，它则力有不逮。如果您需要深度学习，TensorFlow/Keras 提供了灵活性。您可以为文本设计自定义架构，如 CNN 或 LSTM。例如，Keras 模型可以使用嵌入层，后接一维卷积层和密集分类器。虽然功能强大，但这比 scikit-learn 需要更多的代码和调优。对于最先进的性能，Hugging Face Transformers 提供了预训练模型（例如，BERT、RoBERTa），只需少量代码即可进行微调。情感分析任务可以使用 pipeline() API 或 AutoModelForSequenceClassification 类。这些模型精度很高，但需要 GPU 和更多内存，对于简单任务来说可能大材小用。
选择时，考虑数据大小、计算资源和开发时间。scikit-learn 在处理小数据进行原型开发时最快，但在复杂任务上可能表现不佳。TensorFlow/Keras 在控制和工作量之间取得平衡，但需要熟悉神经网络。Hugging Face Transformers 提供顶级精度，但资源消耗大且可解释性较低。例如，在自定义数据集上微调 BERT 可能在 GPU 上花费数小时，而 scikit-learn 模型在 CPU 上只需几秒钟即可训练。如果部署到生产环境，scikit-learn 模型更容易容器化，而 Transformer 模型可能需要 ONNX 或 Triton 等优化工具。最终，从最能满足您精度需求的简单工具开始，必要时再向上扩展。