毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码+论文)

0 前言

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是

🚩 毕业设计 基于深度学习的新闻文本分类算法系统(源码+论文)

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

难度系数：3分
工作量：3分
创新点：4分

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1 项目运行效果

2 设计思路

新闻是短文本的主要类型之一，本文针对其具体分类流程进行了阐述，随后设计算法完成对中文新闻文本的分类，并通过Python语言进行编程将其实现，这将是全文的重点，证明基于CNN的新闻文本多标签分类的可用性和有效性。

由于在理论上现实可行，因此本文设计的基于CNN的新闻文本多标签分类算法以对自然语言的处理为研究基础，结合网络爬虫、公开数据集等进行数据收集，然后结合中文分词、去停用词等技术将新闻文本数据转换成符合要求的数据，接着采用CNN进行文本分类训练，预测阶段选择文本，同样经过分词、向量化、维度标准化，送入训练好的文本分类器实现对中文新闻文本的分类功能。

本文训练阶段和预测阶段的整体流程如图

篇幅有限，更多详细设计见设计论文

3 最后

项目包含内容

上万字完整详细设计论文

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