文本分类：情感分析与主题识别_文本主题分类

1. 背景介绍

文本分类是自然语言处理 (NLP) 领域中的一项基础任务，旨在将文本数据自动归类到预定义的类别中。随着互联网和社交媒体的蓬勃发展，我们每天都面临着海量的文本信息，例如新闻报道、社交媒体帖子、产品评论等。文本分类技术可以帮助我们有效地组织、理解和分析这些数据，并从中提取有价值的信息。

文本分类的应用场景非常广泛，包括：

• 情感分析: 分析文本的情感倾向，例如判断一条评论是积极的、消极的还是中性的。
• 主题识别: 识别文本的主要主题或话题，例如将新闻报道分类为政治、经济、体育等。
• 垃圾邮件过滤: 将电子邮件或短信分类为垃圾邮件或正常邮件。
• 自动问答系统: 根据用户的问题，将问题分类到不同的领域或类别，以便系统能够给出更准确的答案。

2. 核心概念与联系

2.1 文本表示

在进行文本分类之前，我们需要将文本数据转换为计算机可以理解的表示形式。常用的文本表示方法包括：

• 词袋模型 (Bag-of-Words, BoW): 将文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个单词，维度上的值表示该单词在文本中出现的次数。
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): 在词袋模型的基础上，考虑单词在整个语料库中的出现频率，对低频词赋予更高的权重。
• 词嵌入 (Word Embedding): 将单词映射到低维向量空间中，使得语义相似的单词