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中文文本分类，针对新闻语料库。

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简介：
构建用于特定于设定的中文新闻文本分类的语料库，该语料库的素材来源于搜狗新闻以及清华大学新闻语料，总共包含八个类别。每个类别都已分别准备了4000条用于训练的样本数据，以及1000条用于测试的样本数据。此外，还提供了包含在哈尔滨工业大学停用词列表和川剧院停用词列表的综合性停用词表。

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  • 中文文本分类新闻语料库.zip
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    该资料包包含一个用于训练和测试中文文本分类模型的大型标注新闻文章数据集。包括各类新闻主题的文章及其相应类别标签。 我为毕业设计自制了一个中文新闻文本分类语料库，该语料库整理自搜狗新闻和清华的新闻资料，并分为八个类别。每个类别的数据已经按照4000条训练集和1000条测试集的标准进行了划分。此外还提供了一份停用词表，这份表综合了哈工大和川大的停用词资源。
     
  • 网易新闻语料库的文本分类与自然语言处理
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    本文档聚焦于网易新闻语料库中的文本分类及自然语言处理技术应用，探讨如何通过先进的算法和模型优化新闻内容的分析、归类与推荐。 网易新闻语料库 文本分类 自然语言处理 这类资料在网上比较难找到哦。
     
  • 文本分类：基于搜狗开放新闻语料的文本分类研究
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    本研究采用搜狗开放的新闻语料进行文本分类的研究与实践，通过分析不同类别的文本特征，探索高效的文本分类方法。 文本分类项目介绍 这个项目是一个用于中文文本分类的Python实现，作为自然语言理解课程的家庭作业完成。在这个实验中，我使用了搜狗-文本-分类开放语料库，并采用了TF/IDF 和信息增益两种特征提取算法。 由于项目的简要性质和个人偏好，在此仅实现了两个简单的分类算法：K-Nearest-Neighbor和朴素贝叶斯分类器。在处理文本数据时，需要将句子分割成单词；为此我使用了jieba分词工具进行中文分词工作。
     
  • 中文文本分类-搜狗语料库
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    本项目聚焦于使用搜狗提供的大规模语料库进行中文文本分类的研究与实践，旨在探索高效的自然语言处理技术。 实现文本分类主要包括以下几个步骤：首先进行文本分词处理；接着选择特征并计算其权重；然后将选定的特征转换为向量表示形式；利用训练数据中的特征向量来训练SVM模型；最后，对测试集应用同样的特征提取方法，并将其输入到已训练好的SVM模型中以预测分类结果。这一过程能够达到93%的准确率。
     
  • 中文文本分类训练语料库
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    本中文文本分类训练语料库包含大量标注好的文档数据，覆盖多个主题类别，旨在为自然语言处理模型提供高质量的学习资源。 文本分类语料库（复旦）训练资料非常优秀且丰富，欢迎大家下载使用。
     
  • 新闻类别分类（文本分类）
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    本项目旨在通过机器学习技术实现对新闻文本进行自动分类，提升信息检索与管理效率。 利用深度学习技术，通过CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）两种方法对新闻类信息进行分类预测。这主要用于初学者练习之用。
     
  • 搜狗更新的文本分类语料库
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    简介：搜狗近期发布了新的文本分类语料库，为机器学习和自然语言处理研究提供了宝贵的资源。该语料库包含了大量经过精细标注的数据样本，旨在推动相关技术的发展与应用创新。 搜狗最新文本分类语料库包括以下类别：汽车、财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化以及军事。
     
  • 中文新闻文本分类的数据集
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    该数据集包含了大量经过人工标注的中文新闻文本样本，适用于训练和评估新闻文本分类模型的性能。 资源为新闻类的中文文本分类数据集，能够满足机器学习和文字分析方面的需求。
     
  • 复旦大学新闻文本分类语料库（含测试集与训练集）
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    复旦大学新闻文本分类语料库包含了丰富的新闻数据，分为测试集和训练集两部分，适用于研究和开发新闻自动分类系统。 编码格式为GBK。这是网上流传的测试集和训练集的合并版本。用户获取后需要自行清洗语料。
     
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    本资料集为经过净化处理的中英文对照新闻文本，旨在提供清晰、准确的语言学习与研究材料。 处理过的干净的中英平行语料不含乱码、空值或杂质，并包含了不同场景的数据。总共有30万条数据，非常适合新手用来练习机器翻译并测试模型性能，无需进行繁琐的数据清洗工作。