文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项任务，它涉及将文本文档分配到一个或多个预定义的类别或标签中。其主要目标是使用计算机算法来自动识别和归纳文本的内容，以便更好地组织、检索和理解大量的文本数据。文本分类在许多应用中都有广泛的用途，包括：
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情感分析： 将文本分为积极、消极或中性情感，以了解人们对特定主题或产品的情感倾向。
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垃圾邮件过滤： 将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，以减少垃圾邮件的干扰。
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新闻主题分类： 将新闻文章归类到不同的主题类别，如政治、体育、科技等。
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文档归档： 将文档归档到合适的文件夹或类别，以方便检索和管理。
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法律文件分类： 在法律领域，将法律文件归类到相关法律案例或法规类别。
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医学文本分类： 将医学文献归类到不同的医学领域，如心脏病学、神经科学、肿瘤学等。
文本分类通常涉及以下步骤：
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数据收集： 收集包含文本文档和相应标签（类别或标签）的训练数据集。
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数据预处理： 对文本进行清理和预处理，包括去除停用词、标点符号、数字，进行词干化或词形还原等。（NLTk+jieba）
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特征提取： 将文本数据转换为机器学习算法可以理解的特征表示，通常使用词袋模型、词嵌入等技术。
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模型训练： 使用训练数据训练分类模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型（fasttext等）等。
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模型评估： 使用测试数据评估模型的性能，通常使用指标如准确度、精确度、召回率、F1分数等来衡量模型的性能。
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模型应用： 在实际应用中，将训练好的模型用于对未见过的文本进行分类。
区别：
- NLTK：NLTK是一个广泛用于英语自然语言处理的工具库。它提供了丰富的工具和资源，包括分词、词性标注、命名实体识别、文本分析、语法分析等，但主要面向英语和其他欧洲语言。
- jieba：jieba是一款用于中文文本处理的分词工具，专门设计用于中文文本的分词任务。它提供了分词、关键词提取和词性标注等功能，适用于处理中文文本。