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中文新闻标题的CNN分类方法

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简介：
本文提出了一种针对中文新闻文本的CNN（卷积神经网络）分类方法，旨在提高中文新闻文章自动分类的准确性与效率。 资源已导出为HTML格式，在百度AI Studio上可以直接运行并复制粘贴使用。数据集可以在百度平台搜索获取，请自行修改开头的数据路径。

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  • 中文新闻标题的CNN分类方法
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    本文提出了一种针对中文新闻文本的CNN（卷积神经网络）分类方法，旨在提高中文新闻文章自动分类的准确性与效率。 资源已导出为HTML格式，在百度AI Studio上可以直接运行并复制粘贴使用。数据集可以在百度平台搜索获取，请自行修改开头的数据路径。
     
  • 基于CNN的中文文本分类方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的高效中文文本分类方法，通过深度学习技术自动提取特征，显著提升了分类准确率。 本资源使用Pytorch实现了一个基于CNN的中文文本分类系统，并提供了数据集预处理、统计分析以及模型训练全过程的源码。代码包含详细注释，非常适合初学者学习使用，欢迎下载参考。
     
  • 【基于爬虫与文本分类的新浪新闻标题分析及算法应用】
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    本文探讨了利用网络爬虫技术收集新浪新闻数据，并运用文本分类方法对新闻标题进行自动化分析，旨在展示其在新闻筛选和推荐系统中的潜在应用场景。 自己设计的小项目初始想法很简单，目的是检验自己的爬虫技术和自然语言处理（NLP）基本技能，包括分词、词向量（如tokenize、onehot、tfidf、word2vec）以及各类算法的应用情况（如朴素贝叶斯、SVM、CNN和LSTM），以此查漏补缺并提升工程能力和算法应用能力。 项目的第一部分是爬虫。通过分析新浪网中不同类别的新闻页面结构，使用requests库抓取并解析包括汽车、教育、金融、娱乐、体育和技术在内的六种类别新闻。对于有“滚动”新闻链接的板块（如体育和科技），需要进一步获取动态加载的内容：这些内容通常以json格式提供，因此需要自行分析json数据来提取其中的新闻URL。
     
  • 基于CNN-RNN的中文文本分类方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）的模型，专门用于提高中文文本自动分类的效果和效率。 CNN-RNN中文文本分类采用TensorFlow环境下的Python 2或3实现（特别感谢howie.hu在调试Python2环境下提供的帮助）。所需依赖包括TensorFlow版本1.3以上，numpy、scikit-learn以及scipy库。
     
  • 新闻分类-贝叶斯方法.rar
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    本资源为《新闻分类-贝叶斯方法》压缩文件，内含基于贝叶斯算法进行新闻自动分类的研究资料与代码示例，适用于自然语言处理及机器学习初学者。 压缩包包含新闻数据和停用词数据的txt文件以及news_C.ipynb 文件。解压后使用ipython notebook 打开，并按步骤运行（记得导入相关库）。
     
  • 基于TensorFlow和CNN的新闻文本分类-附件资源
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    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络（CNN）技术进行新闻文本自动分类，旨在提升分类准确性和效率。附有相关代码与数据集。 基于TensorFlow和CNN的新闻文本分类方法探讨了如何利用卷积神经网络对新闻文本进行有效分类的技术细节与实现过程。这种方法在处理大规模数据集时展现出高效性和准确性，为自然语言处理领域提供了新的研究视角和技术手段。
     
  • 基于TensorFlow和CNN的新闻文本分类-附件资源
    优质
    本项目采用TensorFlow框架及卷积神经网络（CNN）技术对新闻文本进行自动分类。通过深度学习模型训练提高文本分类准确率，实现高效的信息处理与归档。附有相关数据集和代码供参考使用。 基于TensorFlow和CNN的新闻文本分类方法利用卷积神经网络对新闻文本进行高效准确地分类。这种方法能够有效提取文本特征，并通过训练模型实现自动化的新闻归类功能，大大提高了信息处理效率。
     
  • 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。
     
  • 用Python实现的中文文本CNN分类方法
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    本研究采用Python编程语言，开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的中文文本分类算法。通过实验验证了该模型在多个数据集上的高效性和准确性。 CNN中文文本挖掘涉及使用Python进行深度学习和机器学习的文本分类。