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文本分类是自然语言处理核心任务之一，常见用文本审核、广告过滤、情感分析、语音控制和反黄识别等NLP领域。 文本分类任务的目标是想办法预测出文本对应的类别，是NLP的基础任务。因为数据标注成本相对于其他任务低廉很多，因此有大量的标注数据可以训练模型，这是文本分类性能目前相对较好的重要原因。 机器学习和深度学习的文本分类pipeline，可以用下面的图例表示： 1、机器学习提取的是如tf-idf的具体

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