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文本分类是一种让模型将文本分类为不同类型或类别的技术。该技术对于自然语言处理、文本分析和情感分析等任务非常有用。
警告
文本分类不同于情感分析。情感分析特别关注确定文本中表达的情绪或情感。比如确定文本是否表达了积极、消极或中性的情绪。情感分析通常用于分析客户评论、社交媒体帖子和其他形式的文本，其中文本所表达的情感很重要。
在 ChatGPT 中使用课程学习提示，应向模型提供一段文本，并要求其根据预定义的类别或标签对其进行分类。提示还应包括有关所需输出的信息，例如类型或类别的数量，以及其他特定要求或约束。
以下是提示示例及其公式：
示例
示例 1 – 客户评论的文本分类：
- 任务 ：将客户评论分为不同的类别，例如电子产品、服装和家具
- 指令 ：模型应根据评论的内容对评论进行分类
- 提示公式 ：“对以下顾客评论 [插入评论] 进行文本分类，根据内容将其分为电子、服装、家具等不同类别。”
示例
示例 2 – 新闻文章的文本分类
- 任务 ：将新闻文章分类为不同的类别，例如体育新闻、政治新闻和娱乐新闻
- 指令 ：模型应根据文章的内容对文章进行分类
- 提示公式 ：“对以下新闻文章 [插入文章] 进行文本分类，根据内容将其分为体育新闻、政治新闻、娱乐新闻等不同类别。”
示例
示例 3 – 邮件文本分类：
- 任务 ：将电子邮件分类为不同的类别，例如垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件
- 指令 ：模型应根据邮件的内容和发件人对邮件进行分类
- 提示公式 ：“对以下邮件 [插入邮件] 进行文本分类，根据内容和发件人将邮件分为垃圾邮件、重要邮件、紧急邮件等不同类别。”
正文完
