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Python文本数据分析：新闻分类任务 【软件包】 jieba pandas wordcloud matplotlib sklearn 【概念】 IDF：逆文档频率逆文档频率TF-IDF=词(TF)X逆文档频率(IDF)词频(TF)=某词该在文章中出现次数/文出现次数最多的词的出现次数 逆文档频率(IDF) = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数+1)) 【步骤】1、去剥词2、TF-IDF关键词提取3、LDA算法建模4、贝叶斯

7万条新闻类新闻未处理数据集 数据来源：爬取的某网站新闻，仅供科研和学习使用，如用于商业后果自。说明一下本身资源需要积分很少，不知道怎么现在变成这么多

《2021医学健康数据分析与挖掘》课程论文 -- 基于BERT的20NewsGroups数据集新闻分类实验 torch==1.7

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新闻分类系统，可上传新闻自动划分类别，上传页为/upload,使用textcnn模型，python 3.6，tensorflow 1.3，前端展示使用Django框架 版本2.0.3，数据库使用默认Sqlite3，所需数据链接：https://pan.baidu.com/s/1WwsiT8qgCWkJzLVDIENhmA 提取码：bf4m 数据下载后需调整textcnn中text_model,textpredict等数据引用路径

本文通过基本原理和方法、相关技术、方案设计、运行结果展示、项目评估及分析、源代码几方面展示了基于Spark平台进行新闻分类的方法。文章中采用ansj、Spark MLlib CountVectorizer、Spark MLlib word2vec、Spark randomSplit、等方法实现新闻的分类处理，对如何理解和使用这些算法、工具来实现大数据的处理具有很好的帮助。

在本次实例的过程中，采取的数据集为50000条已经标注好的新闻文本信息，其中新闻的种类分别为：体育、娱乐、家居、房产、教育、时尚、时政、游戏、科技和财经，保存在cnew.txt文件中。 把文件读取出来，把文本信息和标签信息分别存储在sentences和labelbanes中，由于标签信息为中文，在模型训练的过程中，不能传入非结构化的数据，所以进行向量化，定义label2id将标签和序号相对应，并且把labelnames中的文字信息转化为数字存储在labels。具体的操作如图2所示。