分类问题Demo这应该是我能想到最简单的方法惹， 应该是我能想明白的 emm 这中不仅仅用于新闻分类，可以扩展为 标签分类。 这里仅用新闻做实验鬼知道我参考了多少博客， 一个能直接跑起来的都没有思路通过不同种类新闻提出关键词使用gensim 训练 建立语意向量通过 向量 对比 做语意匹配数据源由于爬虫爬取的新闻 还需要自己分类 =。= ，于是偷懒使用 sougou 2008年 的数据（http:/
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2024-04-16 22:02:53
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## PyTorch新闻文本分类教程
### 介绍
在本篇教程中，我将向你介绍如何使用PyTorch进行新闻文本分类。我将指导你完成以下步骤：
1. 数据准备：下载和预处理数据集
2. 构建模型：定义一个用于文本分类的深度学习模型
3. 训练模型：使用数据训练模型
4. 测试模型：评估模型在测试数据上的性能
5. 预测：使用训练好的模型对新的文本进行分类
### 数据准备
在进行文本分类之前，
原创
2023-08-13 08:09:41
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在这一篇博文中，我们将探讨如何使用RNN（递归神经网络）在PyTorch中进行新闻分类。随着信息时代的发展，新闻文章的数量与日俱增，自动化的新闻分类成为了一个重要的研究方向。尤其是在信息爆炸的今天，能够快速而准确地对新闻进行分类，不仅能提升决策效率，还能帮助用户获取所需信息。因此，通过构建一个基于RNN的模型，我们可以创建一个高效的新闻分类系统。
> “使用RNN进行新闻分类，可以有效捕捉文章的
本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN，教程来自于作者Sean Robertson写的教程，我根据原始文档，一步一步跑通了代码，下面是我的学习笔记。任务描述从机器学习的角度来说，这是个分类任务。具体来说，我们将从18种语言的原始语言中训练几千个名字，并根据测试集的名字来预测这个名字来自哪一种语言。数据集下载地址：https://download.pytorch.org/tutorial/da
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2023-09-19 06:17:53
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Pytorch RNN 实现新闻数据分类.
原创
2021-07-13 11:37:20
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前两节，讲了向量空间模型，以及如何在信息检索领域中运用向量空间模型。向量空间模型提供了衡量向量之间的距离或者相似度的机制，而这种机制可以衡量查询和被查询数据之间的相似程度，而对于文本检索来说，查询和文档之间的相似程度可作为文档的相关性。实际上，除了文档的相关性，距离或者相似度还可以用在机器学习的算法中。今天，我们就来聊聊如何在聚类算法中使用向量空间模型，并最终实现过滤重复文章。聚类算法在概率统计模
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2024-10-10 15:11:56
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数据可视化和新闻媒体的融合发展已经是一个提上日程的趋势，新华社等国内权威媒体机构也在不断的推荐数据技术和新闻媒体的结合，也就是要打造所谓的数据可视化新闻，那么数据可视化新闻都将在哪些新闻类型或者哪些方面率先发展呢？ 第一、热点新闻类 热点新闻展现的一般是国际范围内或者国内当下发生的最热最新的新闻，但是新闻的要点每天都很多，怎么对最新的信息资讯做出最快的反应，梳
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2023-12-08 09:43:46
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引言本文将解释一个卷积神经网络(CNN)的一般结构，从而有助于了解如何分类不同类别的图像(在我们的案例中不同类型的动物) ，使用 PyTorch 从头开始编写一个 CNN 模型。先决条件Python 基础知识对神经网络的基本理解对卷积型神经网络(CNN)的基本理解使用的数据集Animals-10 数据集，小伙伴们可以从这个网址中下载：https://www.kaggle.com/alessioco
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2024-06-21 18:38:39
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谨以此文，怀念那再也回不去的高中。 目录1.程序准备2.开始写程序1.引入库2.对文件操作的一些准备3.代码主体3.最终结果4.最新版代码（八中网页居然重写了！） 1.程序准备半夜写python小程序的时候，突然怀念起高中的生活。于是我打开高中学校官网：合肥八中官网我们点击“进入主页”，然后下拉，点击高三年级新闻版块右上角的more 进入了这个界面：高三年级新闻 如图，我们需要爬取的是红框圈出来的
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2024-05-19 17:58:18
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# 使用 PyTorch 实现新闻数据集文本分类
在本文中，我们将逐步指导您如何使用 PyTorch 完成新闻数据集的文本分类任务。此任务通常会涉及以下几个步骤：
## 整体流程
我们可以将整个流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|------
本文介绍一下使用朴素贝叶斯算法来做文本分类任务。 数据集是搜狗新闻数据集“corpus_6_4000”，它包含六大类新闻，每类新闻4000篇，每篇新闻长度在几百到几千字不等。六类新闻分别是'Auto', 'Culture', 'Economy', 'Medicine', 'Military', 'Sports'。今天的任务就是使用监督学习算法（朴素贝叶斯）来实现文本自动分类问题。话不多说，让我们
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2023-12-18 23:10:55
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目录一、需求说明二、程序设计三、从指定网站获取新闻1.找一个提供新闻的网站2. 库的安装3. 访问网站，获取页面数据4. 查找最新新闻的链接5. 抓取网页中的新闻文字 一、需求说明关注时事新闻，是发财的第一步。某产品经理提出以下三个需求开发一个程序：1. 每天自动从网上找到新闻2. 自动整理新闻排版成一张图片我想，这不就是我们群里辉哥每天的工作吗，辉哥太辛苦了，我要写一个这样的程序为他减
刚开始查到的资料都是用正则。。主要我是小白，啥都不太懂后来发现一个神器，beautifusoup主要目的是：爬取news.xidian.edu.cn中一部分新闻内容，以标题，内容的形式保存到csv里大概步骤如下，1. 我所要获取的主页面是news.xidian.edu.cn，首先我应该先爬取下整个页面import requests
res = requests.get('http://news.x
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2023-11-10 21:22:15
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classifier4php基于 PHP 和 word2vec 的简单分类器，用于文章、新闻等内容自动分类，项目包含样本训练、识别代码，分词组件用的是 PhpAnalysis，简单灵活。欢迎大家一起优化并完善。项目地址：背景每个搜索引擎其实都有一套完善的分类器，拿最简单的分类器举例，不管你是巨头门户还是垂直三、四级以下的网站，他都能识别你的站点类型。面向海量内容的今天，随随便便就能从互联网采集、抓
新闻分类系统概述新闻分类系统，顾名思义，就是对于一片新闻或者是一片文章，进行自动的分类,例如政治，财经，娱乐等等 从技术角度讲，其实属于自然语言处理中比较经典的文本分类问题。当然在一个工业级别的分类系统当中，会遇到各种各样的问题，例如语料优化，文本预处理，特征抽取，模型选择及融合，硬规则等一系列问题。本人有幸在国内某一线互联网公司做过相关的工作，故做一些总结。分类系统架构设计对于传统的分类系统来讲
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2023-09-14 12:39:55
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世界上有些事情常常超乎人们的想象。余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体地说，新闻的分类很大程度上依靠的是余弦定理。早在2002年夏天，Google就推出了自己的"新闻"服务。和传统媒体的做法不同，这些新闻不是记者写的，也不是人工编辑的，而是由计算机整理、分类和聚合各个新闻网站的内容，一切都是自动生成的。这里面的关键技术就是新闻的自动分类。1. 新闻的特征向量
1.特征向量的寻找：新闻分类的第一步，寻找新闻中具有代表意义的实词，首先，含义丰富的词肯定相对更要代表意义，实词比“的、地、得”这些虚词重要。接下来则需要对实词进行度量和选择。单纯的认为出现频率越高的实词和文章的主题越相关，实际上并非如此。
引入概念
单文本词汇频率/逆文本频率值TF/IDF的概念（来源于如何确定网络和查询
爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。首先先查看网页源码：发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了
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2023-08-14 23:47:35
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在探索如何实现“PyTorch新闻推荐”系统的过程中，我将详细记录我的思考和实践过程，呈现出完整的解决方案。本文将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论，以帮助读者全面理解这一技术。
## 背景描述
随着科技的快速发展，尤其是在2020年至今，数据驱动的推荐系统在各大平台中逐渐成为用户体验的重要组成部分。尤其是在新闻推荐领域，个性化推荐能够有效增强用户的留存率和满意度。
文章目录二、LightGBM介绍三、代码解析3.1 TF + RidgeClassifier3.1.2 max_features举例3.1.3 todense方法3.1.4 F1_score(sklearn)3.2 TF-IDF + RidgeClassifier3.3 TF-IDF+朴素贝叶斯3.4 TF-IDF+决策树3.5 TF-IDF+随机森林3.6 TF-IDF+XGBoost3.7
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2024-07-31 22:54:35
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