8、青少年友好新闻分类与函数最大化优化算法研究

青少年友好新闻分类与函数最大化优化算法研究

1. 青少年友好新闻分类

1.1 方法概述

为了对新闻头条进行分类，以判断其是否适合青少年阅读，采用了一系列机器学习方法，主要包括数据收集、预处理、特征提取、模型选择和超参数调整。

1.2 数据收集

从多个印度热门新闻渠道，如“India Today”、“Mirror Now”、“NDTV”等，抓取了超过12000条新闻头条。通过青少年调查对数据集进行标注，每个青少年大约处理1000条新闻头条，将其标记为安全或不安全类别。

1.3 数据预处理

新闻头条通常存在噪声，因此需要进行数据清洗以提高分类效果。预处理步骤如下：
1. 小写转换 ：将所有单词转换为小写，避免因大小写不同而被识别为不同特征。
2. 去除标点符号 ：如 -、!、$、 、% 等。
3. 去除停用词 ：停用词、整数和标点符号等不包含有用特征信息，去除它们可简化模型。
4. 词形还原 *：对单词进行形态分析，将相似的单词归为一类。同时，去除一些对句子意义贡献不大的常用词，如“our”、“is”、“it”等。

1.4 特征提取

数据预处理完成后，需要提取必要的特征。为了提高模型准确性，过滤掉不必要的特征。采用了文档频率（df）和TF-IDF两种特征提取技术：
- 文档频率（df） ：关注文档中高频词汇，一个词在头条中