基于卷积神经网络的语句级新闻分类算法.pdf

基于卷积神经网络的语句级新闻分类算法 本文主要探讨了基于卷积神经网络的语句级新闻分类算法，旨在解决传统中文文本分类在海量互联网信息中的困难。通过信息提取算法从不同长度的新闻数据中提取固定大小的新闻摘要，压缩输入量的同时统一输入格式。同时，文中还讨论了TF-IDF算法的改进、word2vec技术和卷积神经网络在文本分类任务中的应用。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。CNN的主要特点是：使用卷积层和池化层来提取特征，然后通过全连接层进行分类。卷积神经网络在文本分类任务中的应用可以有效地提取文本特征，从而提高分类准确率。 二、信息提取算法 信息提取算法是指从大量数据中提取有价值信息的过程。在文本分类任务中，信息提取算法可以用于提取新闻摘要，以减少输入量并统一输入格式。本文使用的信息提取算法可以将不同长度的新闻数据转换为固定大小的新闻摘要，提高分类模型的性能。 三、TF-IDF算法 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种常用的文本特征提取方法。该算法可以计算词语在文档中的频率，并将其与文档频率进行加权，得到文本的特征向量。在本文中，TF-IDF算法被用于改进新闻摘要的质量，以提高分类模型的性能。 四、Word2Vec技术 Word2Vec是一种自然语言处理技术，用于将词语转换为向量形式。该技术可以捕捉词语之间的语义关系，从而提高文本分类的准确率。在本文中，Word2Vec技术被用于将新闻文本转换为向量形式，以便于卷积神经网络的分类。 五、实验结果 通过实验对比验证了该方案具有较好的性能。本文的实验结果表明，基于卷积神经网络的语句级新闻分类算法可以有效地提高分类准确率，且与传统方法相比具有明显的优势。 六、结论 本文提出了一种基于卷积神经网络的语句级新闻分类算法，该算法可以有效地解决传统中文文本分类在海量互联网信息中的困难。通过信息提取算法、TF-IDF算法和Word2Vec技术的应用，可以提高分类模型的性能，并提高分类准确率。该算法可以广泛应用于新闻分类、文本分类等领域，具有很高的实践价值。