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 在进行主题分类之前,我们需要收集并准备数据。通常情...
简单来说,分词就是将连在一起的新闻内容中的词进行分割。这里我们使用 Python 中一个著名的中文分析器jieba完成这项任务。为了后续方便,我们封装一个news_cut函数,它接受的输入为新闻内容,输出为分词后的结果。分词后,词与词之间使用空格进行分隔。 javascript importjieba defnews_cut(text):return" ".join(list(...
2.1新闻主题分类任务-第1步-part1 python人工智能,nlp自然语言处理教程首发上线,小伙伴们三连呦。 20个小时迈入自然语言处理的大门, 并直通循环神经网络和大名鼎鼎的Transformer, 为向NLP登堂入室打下坚实基础。
1.5.2 第二步: 训练词向量 # 代码运行在python解释器中 # 导入fasttext >>> import fasttext # 使用fasttext的train_unsupervised(无监督训练方法)进行词向量的训练 # 它的参数是数据集的持久化文件路径'data/fil9' >>> model = fasttext.train_unsupervised('data/fil9') # 有效训练词汇量为124M, 共218316...
代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansimportpandasaspd# 示例新闻数据news_data=["科技巨头推出新款智能手机","全球气候变化加剧,环保问题成为焦点","政府发布新政策促进创业创新","足球比赛结果:巴萨胜利,梅...
2.1新闻主题分类任务-第1步-part1(下) 976 播放 社会热点百态 社会 下载
网络太小，学习率没看到，调小点。
3. 基于Python语言的文本数据流自适应分类方法 [J] . 彭文良 ,虞燕花 . 宁夏师范学院学报 . 2022,第1期 4. 基于fastText的地震信息文本分类方法 [J] . 王钟浩 ,崔珂玮 ,张鑫 . 现代信息科技 . 2021,第003期 5. 一种基于文本特征的Android应用分类方法 [J] . 王慕遥 ,贾鹏 ,刘嘉勇 . ...
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。
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。