文本分类属于NLP任务，需专注语言处理而非图像技术；应按预处理、特征表示、模型训练、评估迭代四步学习；多模态仅适用于图文联合场景，非入门路径。
图像处理和文本分类是两个不同领域的任务，不能直接用图像处理技术去完成文本分类。如果你的目标是“从零到精通文本分类”，那重点应放在自然语言处理（NLP）上，而不是图像处理。图像处理（如OpenCV、CNN处理图片）适用于像素、颜色、形状等视觉信息；而文本分类处理的是词、句、语义、上下文等语言信息。
明确任务边界：别把图像当文本用
常见误区是看到“处理”就默认方法通用——其实图像和文本的数据结构、特征表达、建模逻辑完全不同：
- 图像是二维/三维张量（宽×高×通道），适合卷积操作提取局部模式
- 文本是变长序列（词或字的排列），需分词、嵌入、建模上下文（如用RNN、Transformer）
- 直接把文字截图扔进ResNet做分类，属于“伪文本分类”，不可泛化，也不解决真实NLP问题
从零开始学文本分类的合理路径
不依赖图像技术，专注文本本身，按认知顺序推进：
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第1步：掌握基础预处理——清洗（去HTML/标点）、分词（jieba或spaCy）、停用词过滤、小写统一
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第2步：理解特征表示——从词袋（BOW）、TF-IDF，到词向量（Word2Vec、GloVe），再到上下文向量（BERT微调）
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第3步：跑通经典流程——用sklearn训练朴素贝叶斯或SVM；再用PyTorch/TensorFlow搭LSTM；最后用Hugging Face加载BERT做微调
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第4步：评估与迭代——看准确率、F1（尤其类别不均衡时），分析错误样本，调整数据或模型
什么时候会用到图像+文本？那是多模态，不是替代
只有特定场景才需联合处理图像和文本，例如：
- 商品评论配图分类（判断图文是否一致）
- 医疗报告+影像联合诊断
- 社交媒体中“图+文”情绪识别
这类任务需要分别提取图像特征（CNN）和文本特征（BERT），再融合（拼接、注意力机制等），属于进阶内容，不是文本分类入门路径。
推荐一个可落地的入门练习
用中文新闻标题数据集（如THUCNews的10分类子集）：
- 用jieba分词 +
TfidfVectorizer转为向量
- 用sklearn的LogisticRegression训练，轻松达到92%+准确率
- 再换为bert-base-chinese + Trainer API微调，提升至97%+
- 全程不用一行OpenCV代码，但已覆盖文本分类核心链路
基本上就这些。搞清问题本质，选对工具链，比追求“全能方法”更高效。
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