add text classification to model

README.md

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 *	新增说明2：增加文本分类程序，目的是找出自己领域相关的文本，然后再从这个领域相关的文本中判断正负面。
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-测试语料：data/text_classification.zip 解压缩即可
-运行程序：LingPipeClassier 即可。
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+1. 测试语料：data/text_classification.zip 解压缩即可
+2. 运行程序：LingPipeClassier 即可。
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 *	新增说明1：2015-04-10测试了不用中文分词器，分词之后 LingPipe 情感分类的准确率，同时测试了去除停用词之后的情感分类的准确率。
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-1) 发现用HanLP的NLPTokenizer分词器，准确率最高，但是速度有点慢。
-2) 如果用HanLP的标准分词器就会准确率低一点点，但是速度快。
-3) 分词之后去除停用词效果更加差。
-4) 结巴分词效果不好，而且速度慢。
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+1. 发现用HanLP的NLPTokenizer分词器，准确率最高，但是速度有点慢。
+2. 如果用HanLP的标准分词器就会准确率低一点点，但是速度快。
+3. 分词之后去除停用词效果更加差。
+4. 结巴分词效果不好，而且速度慢。
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 ###1、基于词典和贝叶斯模型的情感分析
 主程序：eshore.cn.it.sentiment.Sentiment 此类通过
 data/Sentiment_Dictionary中的正负面词语建立模型。