：基于机器学习的文本分类

摘要：，本文主要研究了基于机器学习的文本分类方法在自然语言处理领域的应用。通过使用深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，对大量文本数据进行学习和训练，实现了高效的信息提取和分类能力。实验结果表明，该方法能够显著提高文本分类的准确性和稳定性，尤其是在面对复杂文本数据时表现出更好的性能。本文还探讨了模型优化和特征选择策略，以进一步提升分类效果。总体而言，该文提出的基于机器学习的文本分类方法对于自然语言处理领域的研究和应用具有重要的理论价值和实用意义。