文本分类的方法和模型有哪些

文本分类是将文本数据分为不同的类别或标签的任务，其方法和模型如下：

1.基于统计的方法：朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、K最近邻算法（KNN）等。

2.基于规则的方法：正则表达式、关键词匹配等。

3.基于深度学习的方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer、BERT等。

4.基于集成学习的方法：随机森林、AdaBoost等。

其中，深度学习方法在文本分类中取得了很大的成功，尤其是BERT模型及其变种，成为了目前最先进的文本分类模型之一。