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 深圳市创意智慧港科技有限责任公司
• 来源期刊: 中国传媒科技
• 关键词: 深度神经网络 文本分类 中文新闻 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2023,（3）
• 所属期刊栏目: 传媒技术
• 页码范围: 147-151
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.03.033

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。