文本分类技术是一种机器学习和自然语言处理技术，用于自动将文本或文档分为不同的预定义类别。其目标是根据文本的内容和特征，建立一个模型来识别和预测文本所属的类别。

  文本分类技术奠基于机器学习的基本原理，主要分为两个步骤：训练和预测。训练阶段，使用已知类别的标注数据集来生成一个分类模型，模型可以通过向量化文本和应用适当的机器学习算法来学习文本与类别之间的关系。预测阶段，使用训练好的模型对新的未知文本进行分类。

  常用的文本分类技术包括：朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归、决策树、深度学习等。在训练阶段，通常需要进行特征提取和选择，常见的特征包括词袋模型、TF-IDF（词频-逆文档频率）权重、n-gram模型、词嵌入等。同时，可以采用交叉验证等方法来评估模型的性能。

  文本分类技术在实际中有广泛的应用。例如，垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、舆情监测、智能客服、搜索引擎、商品推荐等领域都可以使用文本分类技术来进行自动化的文本分类和处理。