在PaddlePaddle框架中處理文本分類任務通常包括以下步驟：

1. 數據準備：首先需要準備訓練數據和測試數據，并進行數據預處理，如分詞、去除停用詞等操作。

2. 構建模型：選擇合適的文本分類模型，如TextCNN、BiLSTM等，可以使用PaddlePaddle提供的預訓練模型或自定義模型。

3. 定義損失函數：選擇適合文本分類任務的損失函數，如交叉熵損失函數。

4. 模型訓練：使用PaddlePaddle提供的訓練接口進行模型訓練，通過反向傳播算法優化模型參數。

5. 模型評估：使用測試數據對訓練好的模型進行評估，計算準確率、召回率等指標。

6. 模型預測：使用訓練好的模型對新的文本進行分類預測。

以下是一個簡單的示例代碼，演示了如何在PaddlePaddle框架中處理文本分類任務：

import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle.vision import transforms

# 準備數據
train_data = ...
test_data = ...

# 構建模型
class TextClassificationModel(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(TextClassificationModel, self).__init__()
        self.embedding = paddle.nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=128)
        self.lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=128, num_layers=1, direction='bidirectional')
        self.fc = paddle.nn.Linear(in_features=256, out_features=10)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.lstm(x)
        x = F.reduce_mean(x, axis=1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = TextClassificationModel()

# 定義損失函數
loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()

# 模型訓練
optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001)
for epoch in range(10):
    for data in train_data:
        x, y = data
        y_pred = model(x)
        loss = loss_fn(y_pred, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

# 模型評估
correct = 0
total = 0
for data in test_data:
    x, y = data
    y_pred = model(x)
    pred = paddle.argmax(y_pred, axis=1)
    correct += paddle.sum(pred == y).numpy()[0]
    total += y.shape[0]

accuracy = correct / total
print("Accuracy: {}".format(accuracy))

# 模型預測
new_text = ...
new_text_tensor = ...
predicted_class = model(new_text_tensor)

通過以上示例代碼，可以簡單了解在PaddlePaddle框架中如何處理文本分類任務。需要根據具體任務和數據集的特點，進行相應的調整和優化。