给一段新闻标题文本，自动判断它属于哪个类别（如财经、体育、游戏、教育等共10类），然后把分类好的内容"投递"到对应的新闻频道中。

核心流程:

• 文本输入
• 文本预处理(分词等)
• 模型预测分类
• 输出类别
• 投递

技术方案：

• FastText： 轻量级深度学习，Facebook开源。 准确率 87%.
• BERT: 预训练大模型微调，效果最好，准确率92%.

文本分类

文本分类是自然语言处理（NLP）中最基础也最常用的任务之一。给定一段文本，让机器自动判断它属于预定义的哪个类别。

• 二分类：如"垃圾邮件检测"（是垃圾/不是垃圾）
• 多分类：如本项目的"新闻分类"（10个类别选1个）
• 多标签分类：一篇文章可以同时属于多个类别