中文文本分类实践，依托搜狗新闻语料库，运用传统机器学习方法和预训练模型等技术。

简介：
文本分类文本分类（文本分类）在自然语言处理领域占据着核心地位，它是一种通过分析文档内容或主题，自动将其归类到预先设定好的类别标签的技术。 文本分类在诸多应用场景中发挥着基础作用，例如垃圾邮件的自动识别、舆情监控的进行、情感倾向的判断、新闻内容的自动化分类以及智能客服机器人中的多轮对话主题归类等。 本文将分为两大部分：第一部分，我们将对比使用scikit-learn机器学习Python库中的几种传统机器学习方法来进行文本分类；第二部分，我们将探讨基于预训练词向量模型，借助Keras工具进行文本分类的方法，并涉及CNN模型的使用。 语料库包含密码：P9M4。 此外，还提供了更多新闻标注语料可供参考，其预训练词向量模型来源于以下下载地址。 第一部分阐述了基于scikit-learn机器学习的文本分类方法及其原理。