基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法  

作　　者：郑创伟 王泳 邢谷涛 谢志成 陈义飞 

机构地区：[1]深圳市创意智慧港科技有限责任公司,广东深圳518034

出　　处：《中国传媒科技》2023年第3期147-151,共5页Media Science and Technology of China

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。

关 键 词：深度神经网络 文本分类 中文新闻 自然语言处理 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]