文本分类的目标是将一篇或多篇文本根据其内容或主题归类到事先定义好的类别中。通过文本分类，我们可以自动化地分析和组织大量的文本数据，从而更好地理解和利用这些数据。

  具体来说，文本分类的目标包括以下几个方面：

  1. 信息抽取：通过文本分类可以提取出文本中的关键信息，例如识别新闻文章中的标题、摘要或关键词，从而更快地获取需要的信息。

  2. 情感分析：对于社交媒体上大量的用户评论、推文等，文本分类可以帮助我们快速分析用户的情感倾向，例如判断评论是正面还是负面，这对于企业或政府机构来说很有参考价值。

  3. 垃圾邮件过滤：通过文本分类可以将垃圾邮件从正常邮件中过滤出来，提高邮件处理的效率和准确性。

  4. 主题识别：文本分类可以将一篇文本或一组文本归类到特定的主题或领域中，这对于文本检索、信息组织和知识管理非常有帮助。

  5. 媒体分析：通过对新闻报道、社交媒体评论等文本进行分类，可以了解公众对特定事件、产品或政策的看法和态度，从而及时调整策略或采取措施。

  总之，通过文本分类，我们可以更高效、更准确地处理和分析大量的文本数据，帮助我们从中获取有用的信息并做出更好的决策。