L'algoritmo dovrebbe iniziare tokenizzando il testo, cioè suddividendolo in parole o frasi separate. Questo può essere fatto usando una libreria come NLTK. Successivamente, l'algoritmo dovrebbe creare un elenco appropriato di caratteristiche per rappresentare i dati di testo. Ciò potrebbe includere la ricchezza lessicale del testo, la lunghezza delle parole, la presenza di determinate parole o frasi e qualsiasi altra caratteristica che aiuterà l'algoritmo a classificare meglio il testo. Una volta estratte le funzionalità, l'algoritmo dovrebbe suddividere i dati in set di addestramento e test. Infine, l'algoritmo dovrebbe utilizzare un algoritmo di apprendimento automatico, come la regressione logistica o Naive Bayes, per addestrare i dati e generare previsioni per i dati di test.
Creare un algoritmo per classificare il testo.