基于 Word2Vec 和 TextRNN 的新闻文本分类.zip

简介：
本项目探讨了利用Word2Vec进行词嵌入与TextRNN模型相结合的方法，有效提升了新闻文本分类的准确性和效率。文件内包含详细的实验设计、代码实现及结果分析。 本研究基于天池的一场新人竞赛展开，该比赛以自然语言处理为背景，要求参赛者根据新闻文本的字符特征对新闻类别进行分类。这是一个典型的文本分类问题，通过这个问题可以引导参与者了解NLP领域中的预处理、模型构建和训练等方面的知识点。 赛题使用的数据集在报名后可见并可下载，并且已经进行了匿名化处理以保护隐私安全。该数据集中包含14个候选的新闻类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。 整个赛题的数据集包括三个部分： - 训练集，含20万条样本； - 测试集A，包含5万个样本； - 测试集B，同样有5万个样本。 为了防止选手通过人工标注的方式作弊，在数据集中对文本进行了字符级别的匿名处理。 评估标准是类别f1_score的平均值，参赛者提交的结果与实际测试集合进行对比，得分越高越好。 在完成数据读取后，我们还可以进一步分析这些非结构化数据集的特点。尽管对于这类问题并不需要做过多的数据预处理工作，但数据分析依然可以帮助更好地理解文本分类任务中的模式和特征。