这里给一个粗略的分类文本的算法流程：

步骤1: 数据收集和清洗
确定我们要分类的文本数据类型，并收集大量的训练数据。读取数据后，去除标点符号，空格等无效字符，将其转换为纯净的文本。

步骤2: 分词处理
针对收集的文本数据，进行分词处理，将文本分割为一个个的关键词。对于中文分词，可以采用分词工具如jieba等进行分词。

步骤3: 特征选择
通过对训练集数据进行分析，挑选与分类结果相关性较高的关键词作为特征词。可以采用一些特征选择算法，如卡方检验，信息增益等。

步骤4: 特征表示
将每篇文本表示为一个特征向量，向量中的每个元素表示该文本中该特征词的重要性。可以采用词袋模型，TF-IDF 等方法来提取特征。

步骤5: 模型选择和训练
选择适当的文本分类算法，如朴素贝叶斯，决策树，SVM等。在训练集上进行模型的学习和训练。通过在验证集上的模型评估及调参来确定模型的超参数。

步骤6: 模型评估
对模型的性能进行评估。可以采用准确率，精确率，召回率，F1值等指标来评估模型的表现。

步骤7: 模型应用
应用训练好的模型对新的文本进行分类，输出分类结果。进行实际应用时还需要不断调整
创建一个分类文本的算法。