本文介绍了自然语言处理（NLP）的基本概念，并通过一个使用Python和scikit-learn进行垃圾邮件分类的实例，详细展示了如何进行文本分类。内容包括库的导入、训练集定义、Pipeline创建、特征提取器CountVectorizer和朴素贝叶斯分类器的使用，以及模型训练和预测过程。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。在本文中，我们将使用Python编程语言和一些常见的NLP技术，展示如何进行文本分类。
文本分类是NLP中的一项基本任务，它涉及将文本分为不同的预定义类别。这在许多应用程序中都非常有用，例如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。下面是一个简单的示例，演示如何使用Python进行文本分类。
首先，我们需要导入所需的库和模块。在这个示例中，我们将使用scikit-learn库，它提供了许多用于机器学习和NLP的功能。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipel
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