OpenNLP是一個用于自然語言處理的開源工具包，可以用于文本分析、命名實體識別、文本分類等任務。以下是一個簡單的示例展示如何在Java中使用OpenNLP進行文本分類：

1. 首先，你需要下載OpenNLP工具包并將其添加到你的項目中。

2. 創建一個新的Java類，并導入OpenNLP相關的類庫：

import opennlp.tools.doccat.DoccatModel;
import opennlp.tools.doccat.DocumentCategorizerME;
import opennlp.tools.doccat.DocumentSample;
import opennlp.tools.doccat.DocumentSampleStream;
import opennlp.tools.util.ObjectStream;
import opennlp.tools.util.PlainTextByLineStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;

3. 創建一個方法來加載訓練好的模型，并使用該模型進行文本分類：

public void classifyText(String text) {
    try {
        InputStream modelIn = new FileInputStream("path/to/model.bin");
        DoccatModel model = new DoccatModel(modelIn);
        DocumentCategorizerME categorizer = new DocumentCategorizerME(model);

        double[] outcomes = categorizer.categorize(text);
        String category = categorizer.getBestCategory(outcomes);

        System.out.println("Category: " + category);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

4. 創建一個訓練模型的方法，用于加載訓練數據并訓練模型：

public void trainModel(String trainingDataFile) {
    try {
        InputStream dataIn = new FileInputStream(trainingDataFile);
        ObjectStream<String> lineStream = new PlainTextByLineStream(dataIn);
        ObjectStream<DocumentSample> sampleStream = new DocumentSampleStream(lineStream);

        DoccatModel model = DocumentCategorizerME.train("en", sampleStream);
        model.serialize(new FileOutputStream("path/to/model.bin"));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

5. 最后，你可以使用上述方法來訓練模型并進行文本分類：

// 訓練模型
trainModel("path/to/training/data.txt");

// 進行文本分類
classifyText("This is a sample text to be classified.");

通過上面的步驟，你就可以在Java中使用OpenNLP進行文本分類。你可以根據自己的需求修改訓練數據、模型和文本內容，以適應不同的場景和任務。