自然语言处理：文本分类与情感分析_文本分类 情感分析

1. 背景介绍

1.1. 自然语言处理的兴起

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，随着深度学习技术的快速发展和大规模文本数据的积累，NLP取得了显著的进步，并在各个领域得到广泛应用。

1.2. 文本分类与情感分析的重要性

文本分类和情感分析是NLP中两个重要的任务。文本分类旨在将文本数据自动归类到预定义的类别中，例如将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。情感分析旨在识别文本数据中表达的情感，例如判断一段文字是积极的、消极的还是中性的。

1.3. 本文的意义和目的

本文旨在深入探讨文本分类和情感分析的核心概念、算法原理、实践方法和应用场景。通过阅读本文，读者可以了解这两个任务的基本原理，掌握常用的算法和工具，并能够将这些技术应用到实际问题中。

2. 核心概念与联系

2.1. 文本表示

文本分类和情感分析的第一步是将文本数据转换成计算机可以处理的形式。常用的文本表示方法包括：

• 词袋模型（Bag-of-Words，BoW）：将文本视为一组无序的单词，忽略语法和词序信息。
• TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：根据单词在文本中的频率和在整个语料库中的稀有度来赋予单词权重。
• 词嵌入（Word