一般来说,新闻主题内容分类可以按照以下方式展开: 1.政治类新闻:包括政府政策、领导人访问、的政治事件等。 2.经济类新闻:包括全球经济动态、行业走势、地区经济发展等。 3.社会类新闻:包括社会热点、民生问题、社会问题等。 4.体育类新闻:包括各类体育比赛、运动员转会、体育新闻等。 5.科技类新闻:包括科技创新、...
此类新闻旨在传达党和政府的声音,弘扬社会主义核心价值观,推动国家治理体系和治理能力现代化。 二、经济类 经济类新闻联播文字稿主要报道国内外经济发展动态、市场行情、产业趋势以及国家经济政策等方面的内容。此类新闻旨在帮助人们了解经济形势,把握市场变化,为企业和投资者提供决策参考。 三、社会类 社会类新闻联播文字...
train.csv共由3列组成, 使用','进行分隔, 分别代表: 标签, 新闻标题, 新闻简述; 其中标签用"1", "2", "3", "4"表示, 依次对应classes中的内容. test.csv与train.csv内容格式与含义相同. 整个案例的实现可分为以下五个步骤 第一步: 构建带有Embedding层的文本分类模型. 第二步: 对数据进行batch处理. ...
从区域方面上可以分为国际新闻、国内新闻、地方新闻等；从内容方面上可以分为社会、财经、军事、历史文化、科技、汽车、房产、体育、娱乐、健康等；从新闻事实的材料组合分为有典型新闻、综合新闻、系列新闻等。1、按事实发生状态分：突发性新闻、持续性新闻、周期性新闻。2、按事实发生与报道的时间差距分...
本课程由浅到深,由原理到实践,层层递进的讲解方式,适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时,更加注重代码实践。每一个知识点,每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。
在新闻主题分类的过程中,通常会涉及到自然语言处理(NLP)以及机器学习(ML)的技术。Python拥有众多强大的库,能帮助我们轻松进行文本处理和分类任务,包括: NumPy:用于数值计算 Pandas:用于数据处理 Scikit-learn:用于机器学习 NLTK或spaCy:用于自然语言处理 三、数据准备 ...
以下是实现新闻主题分类的主要步骤: 1. 数据收集 首先,我们需要收集一些新闻数据。可以使用爬虫工具(如 Scrapy、BeautifulSoup)或使用现有的数据集。以下是一个示例,假设我们使用一组已经存在的新闻数据: # 导入所需的库importpandasaspd# 假设我们有一个CSV文件,包括新闻标题和类别data=pd.read_csv('news_data.csv...
one-hot编码 Word2vec Word Embedding 什么是one-hot词向量表示: 又称独热编码,将每个词表示成具有n个元素的向量,这个词向量中只有一个元素是1,其他元素都是0,不同词汇元素为0的位置不同,其中n的大小是整个语料中不同词汇的总数. 举个栗子: ["改变", "要", "如何", "起手"] ...
本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地,我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用Python的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。