docno>页面ID 页面标题 页面内容 通过观察页面URL可以发现，搜狐新闻的分类是通过二级域名分类的... 当前新闻的类别是“gongyi”，所以这就是当前新闻的类别，我们可以通过获取二级域名的关键词作为当前新闻的类别。...这些类别的数量足够多，其次特点都相对的明显一些，虽然'roll'的分类高达658640条，但是从字面意思上看这是滚动新闻，可能是当时采集数据的那一个月的头条新闻，头条新闻类别并不明显，并不利于做分类训练...Python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化。...新闻1类别：sports 新闻2类别：health 新闻3类别：business 新闻4类别：business 从网上找了四段新闻内容，分别为体育、健康、财经、学习类的新闻，当前的多项式朴素贝叶斯分类器预测准确了
前言 一个很粗糙的新闻文本分类项目，解决中国软件杯第九届新闻文本分类算法的问题，记录了项目的思路及问题解决方法 后续会进一步改进，包括： 丰富训练集的数据，避免军事类、房产类、体育类的新闻数据过少，...exe即可运行程序 选择文件dist/data/type.xlsx 点击确认 即可运行将预测结果写入 至type.xlsx 操作的过程如下： 查看源数据 可以明显地看出： 源数据（训练）包括新闻标题...内容 和新闻的类别 — 以下称为 根训练集 测试集 包括 测试的编号 新闻标题 新闻内容 — 以下称为 type.xlsx 需要将预测的结果写入channelName...import pandas as pd train_df = pd . read_csv ( '/rootData/train_copy.csv' ) train_df.head() 统计 # 显示各新闻的长度分布
features」 只用unigram的话会丢掉word order信息，所以通过加入N-gram features进行补充 用hashing来减少N-gram的存储 简介 这篇博客将会简要记录使用python...版本的fastText对不同类别新闻进行分类，中间会使用结巴分词，pandas的数据处理。...新闻数据可以使用清华的新闻数据。...train_file.write(outline) # train_file.flush() train_file.close() test_file.close() 分类预测...不过要在后面加上bucket=2000000(默认值) ，不然会出错，在issue里面查了一下，好像是Python版本的fasttext版本比较旧，使用官方C++版就不会出现这个问题了。
垃圾分类新闻展示 前言 正文 一、申请新闻接口数据 二、垃圾分类新闻接口请求 三、轮播显示 四、垃圾分类新闻列表 五、新闻详情页 前言 上一篇文章中完成了图像输入进行垃圾分类，这篇文章进行主页面的...正文 点击天行API，登录之后，找到垃圾分类新闻，点击申请接口。 一、申请新闻接口数据 ? 点击立即申请 ? 申请之后点击立即调试 ? 点击测试请求。 ?...但是，根据12345热线近期接到的市", "source": "垃圾分类新闻", "picUrl": "http://n.sinaimg.cn/sinakd20210415s/300...二、垃圾分类新闻接口请求 我希望在主页面设置一个轮播图，对每天的垃圾分类新闻进行一个轮播，那么首先要完成接口的请求。打开ApiService。...四、垃圾分类新闻列表 上面的演示效果图想必你已经看到了，那么你就会觉得这三个按钮很突兀，显然不是很搭，同时为了丰富主页面的内容会需要在主页面中添加垃圾分类的新闻列表，这样的话我们可以重新设计一下activity_main.xml
深度学习多分类案例：新闻文本分类 作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 这里是机器学习杂货店 Machine Learning Grocery~ 之前介绍过一个单分类的问题。...当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。...本文介绍一个基于深度学习的多分类实战案例：新闻文本分类，最终是有46个不同的类别 [e6c9d24egy1h0uaimel9mj20hq08cq36.jpg] <!...，最后一层应该是大小为N的Dense层 单标签多分类问题，网络的最后一层使用softmax激活，输出在N个输出类别上的概率分布 损失函数几乎都是分类交叉熵categorical_crossentropy...处理多分类的标签方法： 分类编码：one-hot编码，然后使用categorical_crossentropy 将标签编码为整数，然后使用sparse_categorical_crossentropy
构建神经网络将路透社新闻分类，一共有46个类别。因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。...完整代码 欢迎Fork、Star 路透社数据集 Reuters数据集发布在1986年，一系列短新闻及对应话题的数据集；是文本分类问题最常用的小数据集。...在测试数据上进行预测： predictions = model.predict(x_test) 在预测结果中概率最大的类别就是预测类： np.argmax(predictions[0])#第一条新闻的预测类...小结 N分类问题，网络最后Dense层神经元数目为N； 单标签多分类问题中，最后一层的激活函数为softmax，产生一个包含N类的概率分布； categorical crossentropy是处理单标签多分类问题最常用的损失函数...； 编码成整数向量，使用sparse_categorical_crossentropy作为损失函数； 如果分类数目过大，应该避免网络中间层数目过小(比分类数目小--信息压缩)，产生信息瓶颈。
（1）n-gram+岭分类 vectorizer = CountVectorizer(max_features=3000) train_test = vectorizer.fit_transform(...10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目...'\n F1 score为') print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro')) 预测结果中各类新闻数...10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目...10000], train_df['label'].values[:10000]) val_pred = reg.predict(train_test[10000:]) print('预测结果中各类新闻数目
朴素贝叶斯 朴素指的是"独立" 朴素贝叶斯是分类算法,可以给出每种类别发生的概率 善于计算几个独立事件同时发生的概率(文章分类) 关于独立事件(职业, 体型, 身高 各自独立) 样本编号 职业...表示 特定类别的文章, 在所有文章中出现的概率 P(F1, F2, F...) = P(F1) * P(F2) * P(F...) , 表示 特定词组在所有文章中出现的概率 的乘积 案例:为文章进行分类
在将进行个性化新闻推荐前，有一个非常重要的步骤，就是对新闻内容的分类。 八爪鱼有多年的数据采集和分类经验，帮助过众多新闻行业的客户完成新闻采集和分类的的需求。...新闻数据的常见处理包括分类和聚类，此篇主要讨论分类的流程，不对聚类过多赘述。...新闻分类的发展历程 以上图片来自是专业学者对于文本分类技术发展的总结，看起来略微复杂，我们可以简要将其总结为4个阶段： 初始阶段新闻数据有限，计算机也未大范围使用，因此这个阶段均为人海战术，使用人工对新闻进行分类...如何实现新闻的分类？...任务场景 分类场景常用于常规的新闻领域划分：如体育、财经、科技、娱乐等，这样的分类是确定而具体的，对应于传统新闻媒体的各新闻版块。
上市公司新闻文本分析与分类预测 基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据...从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是利空消息）给每条新闻贴上“利好”和“利空”的标签...，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件） 实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用...SVM（或随机森林）分类器对文本分析结果进行训练（如果已保存训练模型，可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测 开发环境Python-v3(3.6)： gensim...，并贴上新的文本标签方便往后训练模型 从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本 将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py
一个具体的机器学习流程是怎么样的呢，下面使用朴素贝叶斯进行新闻分类进行一个完整的介绍。...1、特征表示 ---- 一篇新闻中，可以把新闻中出现的词作为特征向量表示出来，如 X = {昨日，是，国内，投资，市场…} 2、特征选择 ---- 特征中由于一些词对分类没有比较显著的帮助，...朴素贝叶斯本身非常简单，但是很多情况下这种简单的分类模型却很有效，在我对新闻进行分类测试的过程中，很容易就能达到93%以上的准确率，个别分类的精度能达到99%。...这里需要注意的是，$P(x_{j} y_{i})$的计算方式主要有两种，上面所说的是新闻分类实践中效果较好的一种，叫做多项分布（Multinomial Distribution），就是单个文档中重复出现某个词的时候...）和评价 ---- 预测部分直接使用朴素贝叶斯公式，计算当前新闻分别属于各个分类的概率，选择概率最大的那个分类输出。
深度学习多分类案例：新闻文本多分类 如果每个数据点可以划分到多个类别、多个标签、多个分类下，这就是属于多分类问题了。...本文介绍一个基于深度学习的多分类实战案例：新闻文本分类 数据集 路透社数据集 广泛使用的文本分类数据集：46个不同的主题，即输出有46个类别。...y_train = np.array(train_labels) y_test = np.array(test_labels) 使用的损失函数categorical_crossentropy，标签遵循分类编码...，最后一层应该是大小为N的Dense层 单标签多分类问题，网络的最后一层使用softmax激活，输出在N个输出类别上的概率分布 损失函数几乎都是分类交叉熵categorical_crossentropy...处理多分类的标签方法： 分类编码：one-hot编码，然后使用categorical_crossentropy 将标签编码为整数，然后使用sparse_categorical_crossentropy
◆◆ 数据集来源 ◆◆ 该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据。...根据新闻正文内容分析新闻的类别数据集官网链接： http://www.sogou.com/labs/resource/tce.php. 该数据集样例格式如下所示： ?...在 FlyAI竞赛平台上 提供了超详细的参考代码，我们可以通过参加搜狗新闻文本分类预测练习赛进行进一步学习和优化。...对每条新闻数据的读取和处理是在processor.py文件中完成。 具体实现如下： ? ? ?...2.构建网络 由于是搜狗新闻文本类数据，这里我们可以使用一维卷积Conv1D + BiGRU来构建网络，网络结构如下所示： ? ? ? 运行summary()方法后输出的网络结构如下图： ?
搜狗新闻文本分类竞赛 使用keras框架通过构建CNN+BiGRU网络实现在搜狗新闻文本数据集上91+的准确率。...◆◆ 数据集来源 ◆◆ 该数据集来自若干新闻站点2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据。...根据新闻正文内容分析新闻的类别数据集官网链接： http://www.sogou.com/labs/resource/tce.php. 该数据集样例格式如下所示： ?...在 FlyAI竞赛平台上 提供了超详细的参考代码，我们可以通过参加搜狗新闻文本分类预测练习赛进行进一步学习和优化。...对每条新闻数据的读取和处理是在processor.py文件中完成。 具体实现如下： ? ? ?
所以从今天起开始写Python实战入门系列教程，也建议大家学Python时一定要多写多练。...目标 1，学习Python爬虫 2，爬取新闻网站新闻列表 3，爬取图片 4，把爬取到的数据存在本地文件夹或者数据库 5，学会用pycharm的pip安装Python需要用到的扩展包 一，首先看看Python...四，Python3爬取新闻网站新闻列表 这里我们只爬取新闻标题，新闻url，新闻图片链接。 爬取到的数据目前只做展示，等我学完Python操作数据库以后会把爬取到的数据保存到数据库。...============================================================================================ 到这里我们抓取新闻网站新闻信息就大功告成了...爬虫篇，网页爬虫，图片爬虫，文章爬虫，Python爬虫爬取新闻网站新闻 https://www.jianshu.com/p/7e59f52ea0b6 python入门014～把爬取到的数据存到数据库
文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类
视频内容 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。...最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。...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。...Y_test = knn.predict(X_test) 6 新闻主题分类效果进行评估 下面使用混淆矩阵来分析模型在测试样本上的表现。...借助混淆矩阵可以很好地分析模型在每一类样本上的分类效果。为了更直观地分析，我们借助 Python 中可视化包 seaborn 提供的 heatmap 函数，将混淆矩阵可视化。
0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...893d622d1b5a 3.下载并解压数据集 数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1cfHHr5aLk76AE7qi7L122g 提取码: tvgn 压缩文件基于CNN的搜狐新闻文本分类中有...第10-17行代码调用pickle库的dump方法将python的对象转换为二进制文件。...pickle.dump(test_label_list, file) 6.编写类TextClassification 认为编写类有困难，可以先阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类...2.分类模型的评估指标F1score为0.95左右，总体来说这个分类模型很优秀，能够投入实际应用。
demo import newspaper # 词频统计库 import collections # numpy库 import numpy as np # 结...
文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...image.png 从上图的结果可以看出，家居类新闻分类效果较差。 11.报告表 下面一段代码能够成功运行的前提是已经运行第10章代码。...sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support def eval_model(y_true, y_pred, labels): # 计算每个分类的...2.分类模型的评估指标F1score为0.89左右，总体来说这个分类模型比CNN模型效果差，而且训练时间更久； 3.本文为了节省读者的实验时间，设置sequence_length为150，迭代5000
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