要做文本分类，你可以按照以下步骤进行：
收集数据：准备包含标记的文本数据集，每个文本都应有相应的标签或类别。
数据预处理：对文本数据进行预处理，包括去除停用词、标点符号、数字等，进行分词、词干提取或词形还原等处理。
特征提取：将文本数据转换成计算机可处理的特征向量，常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF等。
选择模型：选择合适的机器学习模型来训练数据，常用的文本分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、神经网络等。
模型训练：使用训练数据来训练选定的模型，调整模型参数以提高准确度。
模型评估：使用测试数据评估生成的模型，在测试数据上进行验证，并计算模型的精度、召回率、F1值等指标。
模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，以获得更好的分类性能。
以上是一个基本的文本分类流程，你可以根据具体的需求和文本数据的特点进行进一步调整和优化。