文本主题分类是自然语言处理中的一项重要任务。

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简介：
本次案例涉及工作中实际遇到的挑战，具体集中在语音识别领域的语料准备阶段。在此过程中，我们发现从网络上爬取的数据中存在大量无关信息，因此如何有效筛选和去除这些冗余内容成为了亟待解决的问题。最初，我们考虑了将文本进行分词并随后进行向量化处理，并通过聚类分析来评估其分布情况。然而，实验表明，由于训练样本的变化会导致向量随之发生改变，从而在测试集上的表现不佳，甚至在实际应用中几乎无法发挥作用。因此，我们重新审视了向量化的方法本身。通过参考其他博主的经验分享，我们发现一种更优的方案：首先对目标主题相关的文本进行词频统计，并将统计结果作为向量化模板。经过实际验证，该方法取得了令人满意的效果，现将此方法分享给大家参考。

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中文自然语言处理中的文本分类语料库

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自然语言处理中的文本分类数据集

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动手实践自然语言处理中的BERT文本分类

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