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杂志ISSN号
机器学习下的新冠疫情新闻文本分类
作者姓名:
李海艳
王文东
江丛君
作者单位:
延安大学数学与计算机科学学院
摘 要:
针对新冠疫情新闻繁杂及信息类别不明等问题,采取新冠疫情新闻语料作为数据集,分别利用TF-IDF与Word2vec提取特征值,与支持向量机、朴素贝叶斯等基于机器学习的模型结合对文本进行分类,并与TextCNN及BiLSTM 2种深度学习模型的分类实验结果进行对比分析。实验结果表明:同等条件下,基于新冠疫情主题新闻数据集,SVM+TF-IDF模型在几种分类器中效果最好,精确度达到84%,F1值达到83%。
关 键 词:
新闻文本分类
机器学习
TF-IDF
支持向量机
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