基于深度学习CNN模型的新闻分类方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据采集2

2.2CNN模型概述3

2.3自然语言处理介绍3

2.4Flask框架技术4

2.5开发环境与工具5

2.5.1Python简介5

2.5.2PyCharm简介5

2.5.3第三方库简介5

2.5.4Tensorflow简介6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型选择9

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化12

3.5前端设计与实现13

3.5.1系统前端设计13

3.5.2设计效果展示及分析13

4小结13

参考资料15

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习CNN模型的新闻分类方法设计

1引言

随着信息时代的来临，海量新闻涌入人们的视野，使得信息筛选与获取变

得愈发困难。这种情况下，人工智能技术应运而生，其在新闻分类领域的应用

成为改善信息处理方式的重要工具。

1.1项目背景

随着互联网的普及和数字化媒体的兴起，海量的新闻内容涌入网络。这种

信息过载使人们难以有效获取和处理感兴趣的内容。深度学习技术应运而生，

它具有处理大规模数据并从中学习规律的能力。

深度学习算法（如神经网络等模型）通过多层次的非线性变换，能够从大

量数据中学习特征和模式。这使得它在处理文本、图像等信息分类任务中展现

出了强大的优势。在新闻分类中，深度学习技术可以自动化地识别文本的关键

特征，实现高效准确的分类。

对于新闻本身而言，可以按很多定义去他的种类，就比如可以分为事件性

新闻和非事件新闻，按报道内容，可以经济、社会、娱乐、军事、游戏等等，

覆盖了动态新闻和综合新闻。

对普通老百姓网上冲浪一些自媒体，网站等各种新闻发布者、传播者对新

闻进行分类越来越简洁深受大众好评这也充分证明的新闻分类的可行性及其重

要性。

1.2项目目标

由于互联网的应用范围越来越广阔，与日常生活密切相关。例如，微信微

博用户的各种动态，大众点评等社交平台的各种探店评论，电商平台的各种用

户反馈。上述用户记录往往包含大量的文本、图片、语音数据。其中，又以文

本数据占比最大，这些文本数据蕴含着巨大的研究和商用价值。

海量的文本数据是一座巨大的资源矿脉，文本挖掘技术是寻找到矿脉的罗

盘，该技术通过分析文本之间的相关性，从而挖掘出其之间的联系，为创造便

利和谐的生活环境供技术保障，文本分类技术则是信息挖掘技术的重要组成成

分。

1

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文本分类根据既定的知识规律和判断准则自动对目标数据分类。目前文本

分类技术大多采用机器学习和应用统计学的方法，已经取得了重大突破，不仅

可以自动处理大批量文本数据，还有可观的准确率。基于深度学习CNN模型的

新闻分类方法可以帮助用户提高提高分类准确性，实现高准确