一些常用的文本分类算法和技术包括朴素贝叶斯算法、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习模型等。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，它假设特征之间相互独立，可以有效地处理高维数据。
SVM是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面来实现分类，具有较高的准确率和鲁棒性。
决策树是一种基于规则的分类方法，可以根据特征值进行分支判断，易于解释和理解。
随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的投票来确定最终分类结果，具有较强的泛化能力。
深度学习模型是近年来发展起来的一种强大的文本分类技术，它利用多层神经网络来提取特征并进行分类，可以处理大规模复杂的数据集，并且在许多任务上取得了优异的表现。除了选择合适的算法和技术外，还可以通过特征工程、数据清洗和预处理、调参等手段来进一步提高文本分类的精度。
