作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在自然语言处理(NLP)中，文本分类是指根据给定的文本，对其所属类别进行自动分类。例如：给定一段文本，判断它是否涉及法律、政治、文化、娱乐等领域。或者给定一则微博，判断它的主题标签是哪个。NLP中的文本分类任务是计算机信息处理技术的一个重要分支，其应用场景包括新闻情感分析、垃圾邮件过滤、网页搜索推荐、问答机器人、聊天机器人、信息检索系统、企业营销策略优化等。
本文将介绍目前主流的文本分类模型，包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），并给出这些模型的特点、适用范围以及具体的操作步骤。文章结尾还将讨论未来可能出现的模型和方法。
2.基本概念
（1）文档（Document）
在NLP中，文档可以是词序列或短语序列，一般被用来表示输入数据。通常来说，文档由一组单词、短语或者符号构成，并且每个文档都对应着一个预定义的类别或者标签。例如：一篇文档可能对应着一则新闻报道，而另一篇文档可能对应着一段演讲视频。
（2）特征（Feature）
在NLP中，特征可以是一个文档中的单词、短语、句子或者整个文档。特征可以有很多种形式，如字母计数、词汇特征、词形态特征、语法特征、上下文特征等。