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文本分类，也被称为新闻分类。

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简介：
通过运用深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）两种方法，对新闻类信息进行分类预测，旨在为初学者提供一个实践练习的资源。

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  • 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。
     
  • 新闻文本分类数据集
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    这是一个包含各类新闻文章的数据集合，用于训练和测试机器学习模型进行自动化的新闻分类。该数据集包含了丰富的标签类别以及大量的文档内容。 该新闻数据集与一篇关于使用Python进行新闻文本分类的项目相对应，该项目代码详尽，读者可自行实现。
     
  • 新闻文本分类数据集（九类，十万+）
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    这是一个包含超过十万条记录的新闻文本分类数据集，涵盖了九大类别，为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库以进行文本分析与机器学习研究。 新闻文本分类数据集包含了用于训练和测试机器学习模型的大量已标记新闻文章。这些数据集有助于提高算法在识别不同类型新闻方面的准确性。
     
  • 新闻文本分类的数据集
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    本数据集包含大量新闻文章，已按照主题进行细致分类，旨在为研究者和开发者提供丰富的资源以优化新闻文本分类模型。 天池比赛使用了新闻文本分类数据集，包括test_a.csv和train_set.csv两个文件。
     
  • 新闻文本分类的数据集
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    这个数据集包含了大量用于训练和测试新闻文章自动分类算法的新闻文本样本，是研究自然语言处理与机器学习的重要资源。 零基础入门NLP-新闻文本分类：使用test_b.csv、test_a_sample_submit.csv、test_a.csv、test_b_sample_submit.csv 和 train_set.csv 进行学习和实践。
     
  • 新闻文本分类的数据集
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    该数据集专门用于新闻文本分类任务，包含大量标注好的文章样本，涵盖多个类别，为研究者提供丰富的训练和测试资源。 新闻文本分类比赛的训练数据和测试数据包含了大量用于模型训练和验证的数据集，帮助参赛者提升其算法在实际应用中的表现。
     
  • BBC新闻分类
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    BBC新闻分类提供全面且客观的世界新闻报道，涵盖政治、经济、科技、文化等多领域，为用户提供深入分析和实时更新。 这段文字描述了使用sklearn进行英国广播公司新闻分类的过程。数据集可以获取到。其中，main部分采用了gensim.word2vector模型，而main2部分则使用了sklearn.CountVectorizer方法。
     
  • 大型新闻文本分类数据集
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    这是一个包含大量新闻文章的数据库，旨在为研究人员和开发人员提供一个全面、多元化的资源库，以促进新闻文本自动分类技术的发展与应用。 该数据集包含大规模的新闻文本分类样本，涵盖了多个领域，并按文件夹形式组织。这些数据不仅可以用于进行文本分类实验，数量充足的情况下还可以用来训练BERT模型。
     
  • 中文新闻文本分类的数据集
    优质
    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。
     
  • 中文文本分类新闻语料库.zip
    优质
    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。