Keras深度学习实战——新闻文本分类

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Keras深度学习实战——新闻文本分类

1. 介绍

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架进行新闻文本分类。新闻文本分类是指根据新闻文本的内容判断新闻的类别，例如体育、财经、娱乐等。

2. 原理详解

新闻文本分类通常使用自然语言处理 (NLP) 技术和深度学习模型来处理文本数据，并进行分类。NLP 技术能够将文本数据转换为机器可理解的格式，例如词向量、句向量等。深度学习模型，例如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)，能够有效地学习文本数据的特征，并进行分类。

常用的 NLP 技术包括：

• 词嵌入： 将每个词转换为一个向量，表示该词的语义信息。
• 词性标注： 为每个词标注词性，例如名词、动词、形容词等。
• 句法分析： 分析句子中的语法结构，例如主谓宾关系、依存关系等。

常用的深度学习模型包括：