文本分类就是对一段话进行区分是哪个类别，比如一篇新闻所属的行业类别、一段文字的情感分析、一段评论的结果倾向等，都属于对文本的分类。文本分类是先对同一类别的文本打上相同的标签，然后让模型去学习针对不同类别的文本特征。当模型学习到了每个类别的特征后，在使用过程当中，就可以对不同类别的文本进行分类了。在对文本进行分类训练之前，先要对文本进行分词处理，然后让模型学习各个词之间的关系，再根据每个词的词向量组合形成句向量，段向量，以及一篇文章的向量，这篇文章的向量经过转化就是它所属的类别。

文本分类模型应用有很多细分领域，比如情感倾向分析、情绪类别判断、文章类型分类、评论区留言分类判断等。有了文本分类模型，很多原来需要人工分类判断的文本信息就可以由AI来完成了，不但大大节约了人力成本，还降低了使用门槛，让原来只有专业人士才能做的工作，有了AI文本分类模型的辅助，普通人也能够做了。