文本分类属于NLP任务，需专注语言处理而非图像技术；应按预处理、特征表示、模型训练、评估迭代四步学习；多模态仅适用于图文联合场景，非入门路径。
图像处理和文本分类是两个不同领域的任务，不能直接用图像处理技术去完成文本分类。如果你的目标是“从零到精通文本分类”，那重点应放在自然语言处理（NLP）上，而不是图像处理。图像处理（如OpenCV、CNN处理图片）适用于像素、颜色、形状等视觉信息；而文本分类处理的是词、句、语义、上下文等语言信息。
常见误区是看到“处理”就默认方法通用——其实图像和文本的数据结构、特征表达、建模逻辑完全不同：
不依赖图像技术，专注文本本身，按认知顺序推进：
只有特定场景才需联合处理图像和文本，例如：
这类任务需要分别提取图像特征（CNN）和文本特征（BERT），再融合（拼接、注意力机制等），属于进阶内容，不是文本分类入门路径。
用中文新闻标题数据集（如THUCNews的10分类子集）：
基本上就这些。搞清问题本质，选对工具链，比追求“全能方法”更高效。
以上就是图像处理从零到精通文本分类的实践方法【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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