文本分类关键在理清数据、任务与评估关系。需明确样本来源、类别定义和效果计算，优先清洗文本、规范类别标准、分析分布，用TF-IDF+LR建基线，BERT微调注重输入构造与训练策略，上线前须盲测、置信过滤并监控漂移。
文本分类不是靠堆模型，而是靠理清数据、任务和评估之间的关系。先别急着调参，把样本怎么来、类别怎么定、效果怎么算这三件事弄明白，后面所有操作才有意义。
很多初学者一上来就抓取网页或爬评论，结果发现文本噪声大、类别边界模糊、标注不一致。实际工作中，80%的问题出在定义阶段。
别一上来就上BERT。用好TF-IDF+LogisticRegression，往往能帮你快速暴露数据问题，还能当后续实验的锚点。
用BERT类模型不是“加载→训练→完事”，真正影响效果的是输入构造、截断策略和梯度控制。
模型离线指标高≠线上好用。真实场景里，文本变、用户变、反馈也变。
基本上就这些。文本分类不复杂，但容易忽略定义和验证环节。把数据当产品来打磨，模型只是执行工具。
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