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如何快捷、準(zhǔn)確、全面地檢索互聯(lián)網(wǎng)信息是互聯(lián)網(wǎng)時代的重要問題。網(wǎng)絡(luò)新聞比傳統(tǒng)紙質(zhì)媒體新聞速度更快、內(nèi)容更豐富、形式更靈活生動，正逐漸取代傳統(tǒng)新聞媒體成為很多人獲取新聞信息的主要途徑。然而，面對快速更新的大量新聞信息，傳統(tǒng)的手工分類方式無法滿足用戶的需求。新聞的主要內(nèi)容一般都是以文本的方式呈現(xiàn)，因此，利用文本自動分類技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)新聞進行自動分類是解決手工新聞分類問題的一個有效途徑。由于網(wǎng)絡(luò)新聞信息形式多樣，很多新聞內(nèi)容完全是由圖片或者視頻組成，不包含文本內(nèi)容。本文提出通過新聞標(biāo)題對網(wǎng)絡(luò)新聞進行分類的方法，比通過內(nèi)容進行分類的方法分類速度更快，并且有更強的適應(yīng)性，可對無文本內(nèi)容的新聞r如圖片新聞、標(biāo)題新聞等）進行分類。本文創(chuàng)建了基于標(biāo)題的文本分類模型；從網(wǎng)絡(luò)上獲取新聞?wù)Z料，驗證模型的工作情況；并通過與基于內(nèi)容的文本分類方法比較，驗證基于標(biāo)題的文本分類模型的優(yōu)劣。本文構(gòu)建了基于標(biāo)題的兩步分類系統(tǒng)，所提出的類別唯一特征，對于可分樣本可以實現(xiàn)高分類準(zhǔn)確率。
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