Advertisement

本论文探讨基于深度学习的新闻文本分类算法的研究与应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对深度学习新闻文本分类算法的研究和其实际应用，张维和何所惧探索了这一领域的重要课题。文本分类作为自然语言处理领域内一个极为常见的挑战，在现实世界中有着广泛的应用。采用深度学习算法来解决文本分类问题，能够有效地减少对复杂人工特征工程的依赖，从而简化流程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于深度学习在新闻文本分类中应用的研究与实现.pdf
    优质
    本文档探讨了深度学习技术在新闻文本分类中的应用，通过研究和实验展示了该方法的有效性和优越性。 基于深度学习的新闻文本分类算法的研究与实现探讨了自然语言处理领域中的一个典型问题——文本分类。该研究指出，采用深度学习方法进行文本分类可以省去复杂的特征工程步骤，从而在实际应用中更为广泛且有效。
     
  • 基于深度学习的文本情感分析研究综述——论文研究
    优质
    本文为一篇关于基于深度学习技术在文本情感分析领域应用的研究综述型论文。文中总结了近年来该领域的关键进展，并探讨了未来发展方向。 情感分析属于自然语言处理（NLP）领域的一部分，其目标是通过解析主观文本以揭示其中的情感倾向。随着词向量技术的进步以及深度学习在自然语言处理中的快速发展，基于深度学习的文本情感分析研究也日益受到重视。本段落大致分为两个部分：第一部分概述了传统的情感分析方法；第二部分则重点介绍了几种典型的基于深度学习的技术方案，并对其优缺点进行了归纳和总结，为后续的研究工作提供了参考依据。
     
  • 文本分类：基于搜狗开放新闻语料的文本分类研究
    优质
    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。
     
  • 基于LSTM-Attention的中文新闻文本分类研究.caj
    优质
    本研究探讨了利用LSTM-Attention模型对中文新闻文本进行自动分类的有效性，通过实验验证其在处理长序列和注意力机制上的优越性能。 经典的LSTM分类模型有两种实现方式：一种是利用LSTM最后时刻的输出作为高一级表示；另一种则是将所有时刻的LSTM输出求平均值来生成高一级表示。这两种方法都有一定的局限性，前者忽略了早期时间步的信息，后者则没有考虑到每个时间步输出信息的重要性差异。为了解决这些问题，引入了Attention机制对LSTM模型进行了改进，并设计出了LSTM-Attention模型。实验结果表明：相较于传统的机器学习方法，基于LSTM的分类效果更佳；而加入了Attention机制后的LSTM模型，在文本分类任务上也显示出更好的性能提升。
     
  • 长文本摘要的深度学习算法研究
    优质
    本研究聚焦于深度学习技术在长文本摘要自动生成领域的应用与优化，探讨有效模型架构及训练策略，旨在提升机器生成文本摘要的质量和可读性。 长文本摘要模型采用词为单位的“抽取-生成”式方法，并结合了预训练和Copy机制。
     
  • 基于模糊逻辑的深度学习算法在多文档文本摘要中的应用-研究论文
    优质
    本文探讨了结合模糊逻辑与深度学习技术以优化多文档文本摘要的效果。通过实验验证了该方法能够提高生成摘要的相关性和简洁性。 多文档文本摘要旨在从相关文档集合中提取关键信息，并将其浓缩为简短的摘要。本段落提出了一种基于模糊逻辑的深度学习算法应用于多文档文本摘要的方法，在自然语言处理（NLP）、数据挖掘（DM）及机器学习（ML）领域具有重要意义。为了提高这一过程中的准确性，我们采用受限玻尔兹曼机来生成原始文档的简化版本，同时确保不丢失其核心信息价值。 该方法包含两个主要阶段：训练和测试。在训练阶段中，重点在于提取有效的摘要生成策略；随后，在测试阶段验证所提出的方法的有效性和精确度。
     
  • 基于深度学习的三分类文本情感分析算法
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习的情感分析方法，专门针对三分类（正面、负面、中立）文本情绪识别进行优化，以提高模型对复杂语言表达的理解和判断能力。 使用LSTM模型训练一个能够识别文本情感为积极、中立和消极的分类器。
     
  • 关于机器学习在文本分类中的算法探究及应用.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了多种机器学习算法在文本分类任务中的应用与性能表现，旨在为相关研究者提供理论依据和实践指导。 ### 基于机器学习的文本分类算法研究与应用 #### 第1章 简介 **研究背景** 随着互联网的发展，文本数据急剧增加，如何有效地管理和利用这些信息成为了一个重要课题。机器学习技术因其强大的模式识别和预测能力，在文本分类领域得到了广泛应用。文本分类是指根据内容特征自动将文档归类到预定义类别中的一种方法，它是信息检索、情感分析等多个领域的基础工具。尽管目前已有多种有效的文本分类算法，但在处理大规模复杂数据集时仍存在准确性不高、计算效率低等问题。 **研究目的** 本研究旨在深入探讨机器学习在文本分类中的应用，并涵盖以下方面： 1. **算法原理**：详细介绍和比较不同类型的文本分类算法。 2. **应用场景**：分析文本分类技术的实际案例及其特点。 3. **任务特性与挑战**：讨论不同类型文本分类任务的特点及面临的难题。 4. **意义与目标**：明确本研究对推动文本分类领域发展的贡献，并设定具体的研究目标。 **研究内容** 本章概述了主要的研究内容和章节安排，接下来将重点介绍特征选择、模型构建等方面的技术细节： - 特征选择包括TF-IDF（词频-逆文档频率）、Word Embeddings（单词嵌入）等。 - 模型构建涉及KNN（k近邻算法）、Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）等多种机器学习方法。 - 数据处理步骤如数据清洗、标准化、特征工程和样本平衡，是保证模型性能的关键。 **挑战与问题** 文本分类面临的主要挑战包括： 1. **维度灾难**：由于文本的高维特性可能导致过拟合现象。 2. **泛化能力不足**：在训练集较小的情况下，模型可能无法很好地应用于新数据。 3. 不同类型的任务特点和难度要求不同的方法和技术。 #### 第2章 文本分类算法综述 **经典算法介绍** 介绍了如朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）等经典的文本分类技术，并比较了它们在不同任务中的优缺点。 **深度学习应用** 随着深度学习的进展，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和其他模型被广泛应用于文本分类。此外，多模态数据处理也成为研究热点之一，涉及如何有效结合文字与其他类型的数据以进行更复杂的分析和分类任务。 **应用场景** 本章还讨论了预训练语言模型如BERT、GPT等在文本分类中的应用情况。这些通过大规模语料库无监督学习获得高质量词嵌入表示的模型显著提高了文本分类性能，但同时也带来了针对特定任务如何微调参数以达到最佳效果的新挑战。 #### 第3章 文本分类应用场景 **电商商品分类** 在电子商务中，利用文本分类算法可以实现高效的商品归类和推荐系统设计优化，从而提升用户体验和销售效率。 **新闻事件分类** 对于舆情监测及信息管理而言，准确的新闻事件分类至关重要。本节探讨了该领域中的设计原则、方法及其应用案例。 **医学文本分析** 随着医疗数据增长迅速，在疾病诊断与个性化治疗方面利用医学知识图谱进行文本归类显得尤为重要，能够显著提高早期诊断率和促进精准医疗的发展。 **社交媒体情感分析** 通过从社交媒体平台的海量评论中提取用户情绪信息，有助于舆情监测及市场推广策略制定。本节探讨了这些技术在实际应用中的效果及其面临的挑战。 综上所述，本段落全面地研究了基于机器学习的文本分类算法理论与实践的应用情况，并深入讨论其在多个领域内的作用和意义，为该领域的进一步发展提供了宝贵的参考信息。
     
  • 【基于爬虫与文本分类的新浪新闻标题分析及算法应用】
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习的中文文本情绪分类
    优质
    本研究采用深度学习技术对中文文本进行情感分析与分类，旨在提升自然语言处理中对于复杂语义和情绪表达的理解能力。 本研究聚焦于基于深度学习的情感分类及智能客服的应用，并特别针对酒店与书店的评论进行情感分析。该系统能够识别评论中的积极和消极情绪，对于消极评价还能进一步细分其原因，例如物流问题或服务质量不佳等。项目包含完整的源代码以及详尽的开发文档供参考使用。