在上篇中，我们讨论了Transformers、语言模型的基础知识以及如何使用它们进行文本生成。而在本篇中，我们将深入探讨文本分类领域中的两种主要学习方法：监督学习和无监督学习。文本

在上一篇中，我们探讨了文本分类中监督学习与无监督学习的基本概念与区别。本文将接着该主题，深入介绍一些常用的文本分类算法，并结合具体案例和代码示例来帮助理解。

文本分类的算法概述

文本分类

在前一篇中，我们讨论了文本分类的常用算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）和深度学习模型等。文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，例如垃圾邮件检测、情感分析和主题分类等。在这篇文章中，

在本篇教程中，我们将深入探讨命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）这一序列标注任务。命名实体识别是信息提取的一部分，主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，