【源码】基于Python的新闻文本分类系统

项目简介

本项目是基于Python的新闻文本分类系统，旨在实践中文短文本分类，对比多种机器学习（含深度学习与传统机器学习）方法在短文本分类处理中的表现与结果差异。系统提供框架，便于实现和使用多种分类算法。

项目的主要特性和功能

1. 数据集：采用搜狗实验室提供的新闻数据集进行训练和测试。
2. 目标：实践中文短文本分类，对比多种机器学习方法的性能。
3. 工具：利用keras进行深度学习，sklearn进行传统机器学习，预训练词向量采用word2vec模型。
4. 参与比较的机器学习方法：包含SVM、SVM + word2vec、LSTM、LSTM + word2vec、MLP（多层感知机）、KNN和朴素贝叶斯等。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：安装Python，并通过pip安装keras、sklearn、numpy、pandas等库。 2. 数据准备：下载搜狗实验室新闻数据集。 3. 预处理：使用utils.py中的load_data()函数加载数据，用tf_idf()函数进行文本数据预处理，将文本数据转换为TF - IDF特征矩阵。 4. 模型训练与测试：运行main.py中的代码，用不同分类模型对预处理后的数据进行训练和测试，每个模型的函数都有详细注释说明功能和使用方法。 5. 结果查看：训练完成后，查看各种模型的准确率以评估模型性能。

注意：使用本系统进行文本分类时，可能需根据具体数据集和任务调整预处理、模型选择和超参数，以获最佳性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】