基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法

郑创伟; 王 泳; 邢谷涛; 谢志成; 陈义飞

doi:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.03.033

基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法

doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.03.033

深圳市创意智慧港科技有限责任公司，广东深圳 518034

详细信息

作者简介:
郑创伟（1978-），男，广东汕头，高级工程师，研究方向为大数据、人工智能；王泳（1977-），女，湖南邵阳，中级工程师，研究方向为大数据；邢谷涛（1984-），男，海南文昌，中级工程师，研究方向为云计算；谢志成（1980-），男，广东汕头，中级工程师，研究方向为大数据、云计算；陈义飞（1981-），广东湛江，中级工程师，研究方向为大数据。

中图分类号: TP183
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出版历程
- 网络出版日期: 2023-04-26
- 刊出日期: 2023-04-26

摘要

摘要: 【目的】文章比较多个基于深度神经网络的中文新闻文本分类模型，旨在找到准确度较高的方法用以实际工作，为中文新闻文本分类提供更加高效的方法。【方法】对文本分类技术和中文新闻分类进行了梳理和归纳，对中文新闻文本的特征和预处理进行了阐述，详细介绍 FastText 算法、Bert 分类算法、TextCNN 算法和 TextRNN 算法。【结果】四种深度神经网络算法均可以应用于中文新闻文本分类，可以有效处理信息紊乱问题以及快速准确进行分类。【结论】通过对四种深度神经网络算法进行试验和效果对比，发现 FastText 模型在实际工作中的文本分类效果最为优异。
- 深度神经网络 /
- 文本分类 /
- 中文新闻 /
- 自然语言处理

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