文本分类（Text Classification）是自然语言处理（NLP）领域中的一项核心任务，旨在根据文本文档的内容特征自动将其分配到预定义的类别或标签中。通过机器学习或深度学习模型，系统能够从训练数据中学习文本与类别之间的映射关系，从而高效地处理大量文本数据，实现智能化的分类决策。典型应用包括垃圾邮件识别、情感分析和新闻主题划分等。
在AI产品开发的实际落地中，文本分类技术被广泛应用于提升用户体验和系统效率。AI产品经理可以借助该技术设计自动化流程，如客户反馈自动路由或内容审核系统，这不仅优化了产品功能，还降低了人工成本。理解文本分类的原理有助于产品团队在数据收集、模型选择和性能评估等环节做出合理决策，推动AI产品的快速迭代和市场竞争力提升。
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