python 按标题文本分类

可以使用自然语言处理技术进行文本分类。具体步骤如下：

1. 数据预处理：将标题文本进行清洗，去除噪声和停用词，提取关键词。

2. 特征提取：使用词袋模型或 TF-IDF 算法将文本转换为向量表示。

3. 模型选择：可以使用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等机器学习算法进行分类。

4. 模型训练：使用标注好的数据集进行模型训练。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。

6. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，包括调整参数、增加特征等。

最终可以得到一个能够对新的标题文本进行分类的模型。