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数据分类：新闻信息自动分类
docno>页面ID</docno> <contenttitle>页面标题</contenttitle> <content>页面内容</content> </doc> 通过观察页面URL可以发现，搜狐新闻的分类是通过二级域名分类的 </doc> 当前新闻的类别是“gongyi”，所以这就是当前新闻的类别，我们可以通过获取二级域名的关键词作为当前新闻的类别。 这些类别的数量足够多，其次特点都相对的明显一些，虽然'roll'的分类高达658640条，但是从字面意思上看这是滚动新闻，可能是当时采集数据的那一个月的头条新闻，头条新闻类别并不明显，并不利于做分类训练 新闻1类别：sports 新闻2类别：health 新闻3类别：business 新闻4类别：business 从网上找了四段新闻内容，分别为体育、健康、财经、学习类的新闻，当前的多项式朴素贝叶斯分类器预测准确了 我们使用的训练集是2012年的新闻，虽然距今大约10年，但是一些新闻类的词汇还是可以通用的。
1K20编辑于 2023-09-21 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：中文新闻智能分类：K-Means聚类K与Qwen主题生成的融合应用
看着有点乱，我们想给他整理一下，放到三个零食收纳盒里去，今天我们当一个精致的收纳小能手，让这个分类变的有意义一点，首先我们不会一眼就精准地分出三堆，常规的操作过程，看看我们会如何去完成。 第三步：更新步骤 现在，所有商品都分完了，但每个分类的代表还是最初随机抓的那三样。这显然不准确。比如第一堆里现在有很多水果（苹果、橙子、香蕉），但代表只有一个苹果。 我们可以创建一个“提示库”，并使用 K-Means 对其进行管理和分类。价值： 提示路由：当用户输入一个新查询时，将其转换为嵌入向量，并用训练好的 K-Means 模型快速判断它属于哪个“提示簇”。 准备中文新闻标题数据news_titles = [ "股市在经济复苏中创历史新高", "新研究显示地中海饮食对心脏健康的益处", "地方选举结果公布，现任政党保持席位", "科技巨头发布具有先进 , "请分析它们的共同主题或话题，并用非常简短的中文标签（3-5个词）进行概括。"
38632编辑于 2025-12-01 - 来自专栏xiaosen
新闻主题分类案例
新闻主题分类任务 文本预处理—> 新闻主题分类任务—> 数据加载方式的增补 学习的目标 了解有关新闻主题分类和有关数据. 掌握使用浅层网络构建新闻主题分类器的实现过程. 关于新闻主题分类任务: 以一段新闻报道中的文本描述内容为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能属于哪一种类型的新闻, 这是典型的文本分类问题, 我们这里假定每种类型是互斥的, 即文本描述有且只有一种类型 新闻主题分类数据: 通过torchtext获取数据: # 导入相关的torch工具包 import torch import torchtext # 导入torchtext.datasets中的文本分类任务 : 以一段新闻报道中的文本描述内容为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能属于哪一种类型的新闻, 这是典型的文本分类问题, 我们这里假定每种类型是互斥的, 即文本描述有且只有一种类型. 新闻主题分类数据的获取和样式. 整个案例的实现的五个步骤: 第一步: 构建带有Embedding层的文本分类模型. 第二步: 对数据进行batch处理. 第三步: 构建训练与验证函数.
59110编辑于 2024-06-03 - 来自专栏某菜鸟の小屋
新闻文本分类
前言 一个很粗糙的新闻文本分类项目，解决中国软件杯第九届新闻文本分类算法的问题，记录了项目的思路及问题解决方法 后续会进一步改进，包括： 丰富训练集的数据，避免军事类、房产类、体育类的新闻数据过少， exe即可运行程序 选择文件dist/data/type.xlsx 点击确认 即可运行将预测结果写入 至type.xlsx 操作的过程如下： 查看源数据 可以明显地看出： 源数据（训练）包括新闻标题 内容 和新闻的类别 — 以下称为 根训练集 测试集 包括 测试的编号 新闻标题 新闻内容 — 以下称为 type.xlsx 需要将预测的结果写入channelName import pandas as pd train_df = pd . read_csv ( '/rootData/train_copy.csv' ) train_df.head() 统计 # 显示各新闻的长度分布
1.6K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 中文新闻分词
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 包含一些中文新闻文本，可用于训练中文自动分词。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
61620编辑于 2022-03-30 - 来自专栏NLP/KG
Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）
相关文章： Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 项目连接：百度AIstudio直接fork我的项目就可以复现 Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例 】含智能标注方案） 0 前言 首先回顾上一个项目： Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 会存在以下问题： 自己样本数据该如何标注 如果样本量大有什么好方法进行智能标注 文本分类任务广泛应用于长短文本分类、情感分析、新闻分类、事件类别分类、政务数据分类、商品信息分类、商品类目预测、文章分类、论文类别分类、专利分类、案件描述分类、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动标签 本人本次主要通过情感分类、新闻分类这个案例分享给大家，主要对开源的paddlenlp的案例进行了细化，官方文档没有涉及具体分类如何去微调，这边给出demo给大家参考，目前看来小样本多分类效果还行，后续我将扩大样本进行完整的测试 以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）
1.2K10编辑于 2022-12-21 - 来自专栏Android、鸿蒙开发
Android 垃圾分类APP（五）垃圾分类新闻展示
垃圾分类新闻展示 前言 正文 一、申请新闻接口数据 二、垃圾分类新闻接口请求 三、轮播显示 四、垃圾分类新闻列表 五、新闻详情页 前言 上一篇文章中完成了图像输入进行垃圾分类，这篇文章进行主页面的 正文 点击天行API，登录之后，找到垃圾分类新闻，点击申请接口。 一、申请新闻接口数据 ? 点击立即申请 ? 申请之后点击立即调试 ? 点击测试请求。 ? 但是，根据12345热线近期接到的市", "source": "垃圾分类新闻", "picUrl": "http://n.sinaimg.cn/sinakd20210415s/300 二、垃圾分类新闻接口请求 我希望在主页面设置一个轮播图，对每天的垃圾分类新闻进行一个轮播，那么首先要完成接口的请求。打开ApiService。 四、垃圾分类新闻列表 上面的演示效果图想必你已经看到了，那么你就会觉得这三个按钮很突兀，显然不是很搭，同时为了丰富主页面的内容会需要在主页面中添加垃圾分类的新闻列表，这样的话我们可以重新设计一下activity_main.xml
1.3K10发布于 2021-04-25 - 来自专栏机器学习/数据可视化
深度学习多分类案例：新闻文本分类
深度学习多分类案例：新闻文本分类 作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 这里是机器学习杂货店 Machine Learning Grocery~ 之前介绍过一个单分类的问题。 当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。 本文介绍一个基于深度学习的多分类实战案例：新闻文本分类，最终是有46个不同的类别 [e6c9d24egy1h0uaimel9mj20hq08cq36.jpg] <! ，最后一层应该是大小为N的Dense层 单标签多分类问题，网络的最后一层使用softmax激活，输出在N个输出类别上的概率分布 损失函数几乎都是分类交叉熵categorical_crossentropy 处理多分类的标签方法： 分类编码：one-hot编码，然后使用categorical_crossentropy 将标签编码为整数，然后使用sparse_categorical_crossentropy
1.9K00编辑于 2022-04-02 - 来自专栏老秦求学
基于Kears的Reuters新闻分类
构建神经网络将路透社新闻分类，一共有46个类别。因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。 完整代码 欢迎Fork、Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年，一系列短新闻及对应话题的数据集；是文本分类问题最常用的小数据集。 在测试数据上进行预测： predictions = model.predict(x_test) 在预测结果中概率最大的类别就是预测类： np.argmax(predictions[0])#第一条新闻的预测类 小结 N分类问题，网络最后Dense层神经元数目为N； 单标签多分类问题中，最后一层的激活函数为softmax，产生一个包含N类的概率分布； categorical crossentropy是处理单标签多分类问题最常用的损失函数 ； 编码成整数向量，使用sparse_categorical_crossentropy作为损失函数； 如果分类数目过大，应该避免网络中间层数目过小(比分类数目小--信息压缩)，产生信息瓶颈。
1.4K40发布于 2018-08-01 - 来自专栏数据分析与挖掘
机器学习-文本分类（2）-新闻文本分类
（3） ngram_range对模型的影响 n-gram提取词语字符数的下边界和上边界，考虑到中文的用词习惯，ngram_range可以在(1,4)之间选取 f1 = [] for i in range 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目 '\n F1 score为') print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro')) 预测结果中各类新闻数 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目 10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目
1.2K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏大数据采集
干货 | 日采100W新闻数据，如何实现新闻自动分类？
在将进行个性化新闻推荐前，有一个非常重要的步骤，就是对新闻内容的分类。 八爪鱼有多年的数据采集和分类经验，帮助过众多新闻行业的客户完成新闻采集和分类的的需求。 新闻数据的常见处理包括分类和聚类，此篇主要讨论分类的流程，不对聚类过多赘述。 新闻分类的发展历程 以上图片来自是专业学者对于文本分类技术发展的总结，看起来略微复杂，我们可以简要将其总结为4个阶段： 初始阶段新闻数据有限，计算机也未大范围使用，因此这个阶段均为人海战术，使用人工对新闻进行分类 如何实现新闻的分类？ 任务场景 分类场景常用于常规的新闻领域划分：如体育、财经、科技、娱乐等，这样的分类是确定而具体的，对应于传统新闻媒体的各新闻版块。
1.9K30发布于 2021-08-17 - 来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
Python3 使用fastText进行文本分类 新闻分类
的话会丢掉word order信息，所以通过加入N-gram features进行补充 用hashing来减少N-gram的存储 简介 这篇博客将会简要记录使用python版本的fastText对不同类别新闻进行分类 新闻数据可以使用清华的新闻数据。 train_file.write(outline) # train_file.flush() train_file.close() test_file.close() 分类预测
3.5K21编辑于 2021-12-22 - 来自专栏机器学习入门与实战
SVM、随机森林等分类器对新闻数据进行分类预测
上市公司新闻文本分析与分类预测 基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是利空消息）给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签 SVM（或随机森林）分类器对文本分析结果进行训练（如果已保存训练模型，可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测 开发环境Python-v3(3.6)： gensim beautifulsoup4==4.6.0 tushare==1.1.1 requests==2.18.4 gevent==1.2.1 * 文本处理(text_processing.py) 文本处理包括去停用词处理、加载新词、中文分词 ，并贴上新的文本标签方便往后训练模型 从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本 将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py
3K40发布于 2019-11-20 - 来自专栏机器学习AI算法工程
朴素贝叶斯新闻分类器详解
一个具体的机器学习流程是怎么样的呢，下面使用朴素贝叶斯进行新闻分类进行一个完整的介绍。 1、特征表示 ---- 一篇新闻中，可以把新闻中出现的词作为特征向量表示出来，如 X = {昨日，是，国内，投资，市场…} 2、特征选择 ---- 特征中由于一些词对分类没有比较显著的帮助， 朴素贝叶斯本身非常简单，但是很多情况下这种简单的分类模型却很有效，在我对新闻进行分类测试的过程中，很容易就能达到93%以上的准确率，个别分类的精度能达到99%。 这里需要注意的是，$P(x_{j} y_{i})$的计算方式主要有两种，上面所说的是新闻分类实践中效果较好的一种，叫做多项分布（Multinomial Distribution），就是单个文档中重复出现某个词的时候 ）和评价 ---- 预测部分直接使用朴素贝叶斯公式，计算当前新闻分别属于各个分类的概率，选择概率最大的那个分类输出。
1.7K70发布于 2018-03-13 - 来自专栏机器学习/数据可视化
深度学习实战-新闻文本多分类
深度学习多分类案例：新闻文本多分类 如果每个数据点可以划分到多个类别、多个标签、多个分类下，这就是属于多分类问题了。 本文介绍一个基于深度学习的多分类实战案例：新闻文本分类 数据集 路透社数据集 广泛使用的文本分类数据集：46个不同的主题，即输出有46个类别。 y_train = np.array(train_labels) y_test = np.array(test_labels) 使用的损失函数categorical_crossentropy，标签遵循分类编码 ，最后一层应该是大小为N的Dense层 单标签多分类问题，网络的最后一层使用softmax激活，输出在N个输出类别上的概率分布 损失函数几乎都是分类交叉熵categorical_crossentropy 处理多分类的标签方法： 分类编码：one-hot编码，然后使用categorical_crossentropy 将标签编码为整数，然后使用sparse_categorical_crossentropy
51730编辑于 2023-08-23 - 来自专栏深度学习自然语言处理
NLP入门竞赛，搜狗新闻文本分类
◆◆ 数据集来源 ◆◆ 该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据。 根据新闻正文内容分析新闻的类别数据集官网链接： http://www.sogou.com/labs/resource/tce.php. 该数据集样例格式如下所示： ? 在 FlyAI竞赛平台上 提供了超详细的参考代码，我们可以通过参加搜狗新闻文本分类预测练习赛进行进一步学习和优化。 对每条新闻数据的读取和处理是在processor.py文件中完成。 具体实现如下： ? ? ? 2.构建网络 由于是搜狗新闻文本类数据，这里我们可以使用一维卷积Conv1D + BiGRU来构建网络，网络结构如下所示： ? ? ? 运行summary()方法后输出的网络结构如下图： ?
61130发布于 2019-11-14 - 来自专栏AI算法与图像处理
NLP入门竞赛，搜狗新闻文本分类
搜狗新闻文本分类竞赛 使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率。 ◆◆ 数据集来源 ◆◆ 该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据。 根据新闻正文内容分析新闻的类别数据集官网链接： http://www.sogou.com/labs/resource/tce.php. 该数据集样例格式如下所示： ? 在 FlyAI竞赛平台上 提供了超详细的参考代码，我们可以通过参加搜狗新闻文本分类预测练习赛进行进一步学习和优化。 对每条新闻数据的读取和处理是在processor.py文件中完成。 具体实现如下： ? ? ?
1.2K30发布于 2019-11-14 智能体案例分析：IT新闻聚合智能体
智能体案例分析：IT新闻聚合智能体 IT新闻聚合智能体通过自动化技术抓取、分析和呈现最新的IT行业动态。这类智能体通常结合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从多个来源筛选高价值信息。 核心功能包括： 实时爬取主流科技媒体（如TechCrunch、Wired、The Verge） 自动分类（人工智能、网络安全、云计算等） 情感分析判断新闻倾向性 生成摘要简化阅读 典型应用场景： 投资机构追踪技术趋势 前端：React构建的交互式仪表盘 性能优化策略： 使用Bloom过滤器避免重复爬取 实现增量更新机制 对高频术语建立缓存索引 效果评估指标 关键性能指标包括： 信息新鲜度：从发布到收录的延迟<3分钟 分类准确率
37811编辑于 2025-12-17- 来自专栏简书专栏
基于tensorflow+CNN的新闻文本分类
2018年10月4日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。 编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类
2.1K41发布于 2018-10-09 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
iFeedback智能分类
作者：perryprli 腾讯WXG工程师 |导语 iFeedback智能分类系统，提供了基于BERT模型分类和基于规则分类两种模式，通过对海量用户反馈进行快速自动化分类/打标签，提高了问题跟进和反馈分析处理的效率 因此，我们提供了反馈智能分类功能，用户可以采用基于BERT模型或者基于规则的方法，对反馈进行快速分类，提高反馈分类和问题跟进的效率。 2 原理 iFeedback智能分类主要采用基于模型分类和基于规则分类两种模式，分别适用于不同的业务场景。用户可以根据自身的业务需求选择合适的分类模式。下面首先介绍基于模型分类的方法。 1. 我们是基于开源的BERT中文预训练模型，在用户构建的训练集上Fine-Tuning训练得到的分类器。 ? 但是，其优点也是显而易见的： 高效，配置完规则立即生效； 直观，可解释性强 适用于业务相关、定制化的场景 用户学习成本较低 3 总结与展望 我们构建了iFeedback智能分类系统，并提供了基于BERT
1.4K20发布于 2021-03-08
腾讯云开发者
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