自然语言理解（NLU）的文本分类流程通过算法自动分析文本内容并归类，核心步骤包括数据预处理、特征提取、模型训练与优化，最终实现高效准确的分类结果。

1. 数据预处理
   清洗原始文本是分类的基础，包括去除噪声（如特殊符号、停用词）、统一格式（大小写转换、分词）以及处理缺失值。对于多语言文本，还需进行词干提取或词形还原，例如将“running”还原为“run”以提升特征一致性。

2. 特征提取与表示
   将文本转化为机器可读的数值向量是关键环节。传统方法如TF-IDF（词频-逆文档频率）或词袋模型（BoW）可捕捉词汇统计特征，而现代技术如Word2Vec、BERT等预训练模型能生成上下文相关的词向量，更精准表达语义。

3. 模型训练与选择
   根据任务复杂度选择算法：朴素贝叶斯适合小规模数据，支持向量机（SVM）在高维特征中表现稳定，深度学习模型（如CNN、LSTM）则擅长处理长文本和复杂语义。需通过交叉验证调整超参数，避免过拟合。

4. 评估与优化
   采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。若分类效果不佳，可通过数据增强（如回译、同义词替换）或集成学习（如随机森林、XGBoost）提升泛化能力。

5. 部署与应用
   将训练好的模型集成到生产环境，如通过API接口或嵌入式系统实时分类。持续监控模型表现，定期用新数据微调以适应语言变化（如网络新词）。

文本分类流程的自动化显著提升了信息处理效率，但需平衡速度与精度。实际应用中建议结合业务需求选择技术方案，并注重数据质量的长期维护。