要实现文本分类，可以按照以下步骤利用TensorFlow完成：
数据预处理：首先需要准备好文本数据集，并对数据进行预处理，包括文本清洗、分词、建立词汇表等操作。
数据向量化：将文本数据转化为可以被神经网络处理的向量形式，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF向量化、词嵌入等。
划分训练集和测试集：将向量化后的数据集划分为训练集和测试集，一般按照一定比例进行划分。
搭建神经网络模型：利用TensorFlow构建神经网络模型，可以选择使用预训练的模型，也可以自定义模型结构。
编译模型：设置损失函数、优化器、评估指标等参数，编译神经网络模型。
训练模型：使用训练集数据对神经网络模型进行训练。
模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，评估指标可以包括准确率、精确率、召回率等。
模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以调整模型结构、超参数等。
模型预测：使用训练好的模型对新的文本数据进行分类预测。
以上是利用TensorFlow实现文本分类的基本步骤，通过不断尝试和调整，可以得到更好的分类效果。
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