文字分类 文本分类（TC）和命名实体识别（NER）是许多自然语言处理（NLP）应用程序的两项基本任务，涉及理解，提取信息和对文本进行分类。 为了实现这些目标，我们利用AutoPhrase（Jingbo Shang，2018）和预先训练的语言NER模型提取高质量的短语。 使用这些作为我们功能的一部分，我们能够为五类和二十类文本分类数据集实现高性能。 我们的项目采用了与以前的训练，验证和测试数据集相似的设置，并比较了不同方法的结果。 文本分类是一项重要的NLP任务，可以理解为给定的一组文本和标签。