基于自然语言处理NLP的新闻分类系统（网页抓取、文本预处理、聚类和机器学习等步骤,将新闻文章自动分类到不同的主题类别中）.zip

基于自然语言处理NLP的新闻分类系统（网页抓取、文本预处理、聚类和机器学习等步骤,将新闻文章自动分类到不同的主题类别中）. 项目是一个基于自然语言处理(NLP)的新闻分类系统。它通过网页抓取、文本预处理、聚类和机器学习等步骤,将新闻文章自动分类到不同的主题类别中。该系统还包括一个Streamlit应用程序,用于用户友好的部署。 主要功能 从多个新闻网站(如BBC、The Hindu、Times Now、CNN)抓取新闻文章,获取标题和内容。 对文本数据进行清洗和预处理,包括去除无关信息、分词、去停用词、词干化/词形还原等。 将文本数据转换为数值格式,如TF-IDF或词嵌入表示。 应用聚类算法(如K-means、层次聚类)对预处理后的文本数据进行主题聚类。 手动检查每个聚类的样本文章,为聚类分配有意义的主题标签。 训练监督机器学习模型(如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习模型)进行新闻主题分类。 部署基于Streamlit的新闻分类应用程序。 技术栈 编程语言: Python 数据处理: BeautifulSoup、Pandas 自然语言处理: NLTK、Gensim 机器学习: Scikit-learn、TensorFlow/Keras 部署: Streamlit