文本分类是指根据文本的内容和特征，将其划分到不同的类别中。这是自然语言处理（NLP）的一个重要任务，广泛应用于各种领域，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类、主题分类等。
文本分类的基本步骤通常包括：
1. 数据预处理：包括文本清洗（去除无关字符、标点符号、停用词等）、词干提取、词形还原等。
2. 特征提取：从文本中提取关键信息，用于分类。常用的特征包括词频、词袋模型、TF-IDF、word2vec等。
3. 模型训练：使用提取的特征训练分类模型。常用的分类模型包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等。
4. 模型评估与优化：使用测试数据集评估模型的性能，并根据性能进行模型优化。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
近年来，深度学习技术在文本分类任务中取得了显著成效，尤其是预训练语言模型（如BERT、Transformer等）的应用，极大地提高了文本分类的准确性和效率。这些模型可以自动学习文本中的语言结构和语义信息，无需手动提取特征。
总之，文本分类是一个具有重要应用价值的研究领域，随着技术的不断发展，将会有更多的新方法和模型出现。