毕设 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码+论文)
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文章目录0 前言1 项目运行效果2 设计思路3 最后0 前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升传统的毕设题目缺少创新和亮点往往达不到毕业答辩的要求这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习今天要分享的是毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码论文)学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数3分工作量3分创新点4分项目分享见主页任意置顶文章1 项目运行效果2 设计思路新闻是短文本的主要类型之一本文针对其具体分类流程进行了阐述随后设计算法完成对中文新闻文本的分类并通过Python语言进行编程将其实现这将是全文的重点证明基于CNN的新闻文本多标签分类的可用性和有效性。由于在理论上现实可行因此本文设计的基于CNN的新闻文本多标签分类算法以对自然语言的处理为研究基础结合网络爬虫、公开数据集等进行数据收集然后结合中文分词、去停用词等技术将新闻文本数据转换成符合要求的数据接着采用CNN进行文本分类训练预测阶段选择文本同样经过分词、向量化、维度标准化送入训练好的文本分类器实现对中文新闻文本的分类功能。本文训练阶段和预测阶段的整体流程如图篇幅有限更多详细设计见设计论文3 最后项目包含内容上万字完整详细设计论文项目分享见主页任意置顶文章
