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基于标题的文本自动分类研究
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2018-01-03
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如何快捷、准确、全面地检索互联网信息是互联网时代的重要问题。网络新闻比传统纸质媒体新闻速度更快、内容更丰富、形式更灵活生动，正逐渐取代传统新闻媒体成为很多人获取新闻信息的主要途径。然而，面对快速更新的大量新闻信息，传统的手工分类方式无法满足用户的需求。新闻的主要内容一般都是以文本的方式呈现，因此，利用文本自动分类技术对网络新闻进行自动分类是解决手工新闻分类问题的一个有效途径。由于网络新闻信息形式多样，很多新闻内容完全是由图片或者视频组成，不包含文本内容。本文提出通过新闻标题对网络新闻进行分类的方法，比通过内容进行分类的方法分类速度更快，并且有更强的适应性，可对无文本内容的新闻r如图片新闻、标题新闻等）进行分类。本文创建了基于标题的文本分类模型；从网络上获取新闻语料，验证模型的工作情况；并通过与基于内容的文本分类方法比较，验证基于标题的文本分类模型的优劣。本文构建了基于标题的两步分类系统，所提出的类别唯一特征，对于可分样本可以实现高分类准确率。
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