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原创 基于朴素贝叶斯和LSTM的两种新闻文本分类方法

新闻文本分类 ​ ​ 本项目来源于天池⼤赛，利⽤机器学习和深度学习等知识，对新闻⽂本进⾏分类。⼀共有14个分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。本文通过传统机器学习朴素贝叶斯分类器和采用keras建立lstm模型的深度学习两种方法解决了文本分类问题。​最终将测试集的预测结果上传⾄⼤赛官⽹，可查看排名。