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文本分类与情感分析技术文章大纲

引言

• 文本分类与情感分析的定义及其在自然语言处理（NLP）中的重要性
• 应用场景（如社交媒体分析、产品评论、舆情监控等）
• 技术发展现状与挑战

文本分类基础

• 文本分类的任务定义与常见分类类型（如主题分类、垃圾邮件检测等）
• 传统机器学习方法（朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等）
• 特征提取技术（词袋模型、TF-IDF、N-gram等）

情感分析方法

• 情感分析的任务定义（二分类、多分类、细粒度情感分析）
• 基于词典的方法（情感词典构建、极性计算）
• 基于机器学习的方法（监督学习与无监督学习）

深度学习方法

• 神经网络在文本分类与情感分析中的应用
• 经典模型（CNN、RNN、LSTM、GRU）
• 预训练语言模型（BERT、RoBERTa、GPT等）及其微调策略

模型评估与优化

• 常用评估指标（准确率、召回率、F1值、AUC等）
• 数据不平衡问题的解决方法（过采样、欠采样、代价敏感学习等）
• 超参数调优与模型集成技术

实际案例与挑战

• 案例研究（如电商评论情感分析、新闻分类等）
• 常见挑战（领域适应、多语言处理、上下文理解等）
• 未来研究方向（多模态情感分析、小样本学习等）

总结

• 文本分类与情感分析的技术总结
• 行业应用前景与潜在研究方向