Input: **Câu hỏi:** Tính hiệu quả của thuật toán học máy nào thường được sử dụng để phân loại văn bản, và tại sao nó được ưa chuộng trong lĩnh vực này?  
**Phản hồi:** Một trong những thuật toán học máy hiệu quả nhất để phân loại văn bản là mô hình Naive Bayes. Nó được ưa chuộng vì tính đơn giản, hiệu suất cao trong các tập dữ liệu lớn và khả năng làm việc tốt với dữ liệu không gian mạch lạc., đặc biệt trong các tác vụ như phân loại email và sentiment analysis.

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
**Câu hỏi:** Tính hiệu quả của thuật toán học máy nào thường được sử dụng để phân loại văn bản, và tại sao nó được ưa chuộng trong lĩnh vực này?  
**Phản hồi:** Một trong những thuật toán học máy hiệu quả nhất để phân loại văn bản là mô hình Naive Bayes. Nó được ưa chuộng trong lĩnh vực này vì nhiều lý do. Thứ nhất, Naive Bayes rất đơn giản và dễ hiểu, giúp người dùng nhanh chóng xây dựng các mô hình phân loại. Thứ hai, thuật toán này có thể hoạt động hiệu quả với các tập dữ liệu lớn và cung cấp kết quả nhanh chóng. Thứ ba, Naive Bayes giả định rằng các đặc trưng là độc lập với nhau, điều này đôi khi không hoàn toàn chính xác nhưng trong thực tế, nó vẫn cho kết quả tốt trong nhiều tác vụ. Nó đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như phân loại email, nơi nó có thể phân loại thư vào mục Spam hoặc Not Spam, cũng như trong phân tích cảm xúc (sentiment analysis) giúp xác định cảm xúc tích cực hay tiêu cực từ văn bản. Tóm lại, nhờ vào tính đơn giản, tốc độ và hiệu suất cao trong nhiều trường hợp, Naive Bayes đã trở thành một trong những lựa chọn phổ biến cho phân loại văn bản.