1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化，使用朴素贝叶斯算法进行分类。 3、主要内容：搜狗新闻数据集SogouC，标签包括财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；News_NB.py新闻分类实现源码。

新闻分类 根据新闻标题将新闻分类。 尝试了各种分类器-决策树，支持向量分类器，多项朴素贝叶斯分类器，多层感知器，随机森林。 多项式朴素贝叶斯分类器效果最好。 即使我们人类根据关键字进行分类，多项式朴素贝叶斯算法也能发挥最佳效果，这是合乎逻辑的。 我们很可能会预测“政治”，因为我们会看到诸如奥巴马，大选，共和国之类的关键词；如果我们看到诸如毒品，监狱之类的关键词，我们可能会预测“犯罪”。 朴素贝叶斯扫描整个数据集，并找到标题中每个单词与某个类别相关联的概率，然后找到整个标题的概率，因此效果很好。 安装 pip install numpy pip install scikit-learn pip

新闻分类python 三级项目汇报.pptx

https://blog.csdn.net/bo_hai/article/details/108870754 文中用到的数据集

WSDM Cup 2019：ByteDance-虚假新闻分类 该存储库包含在WSDM cup 2019任务1上提交1st place源代码。 问题 ByteDance是一家位于中国的全球互联网技术公司。他们的目标是建立一个全球性的内容平台，使人们能够以不同的形式享受各种内容，并重点关注跨语言，文化和地理区域的人们的交流，娱乐和启发。 ByteDance面临的挑战之一是打击各种类型的虚假新闻，此处指的是各种形式的虚假，不准确或误导性信息。结果，ByteDance创建了一个大型的虚假新闻文章数据库，任何新文章都必须根据新文章与数据库中文章之间的匹配情况，在发布之前必须经过内容真实性测试。经人工验证其状态后，被识别为包含虚假新闻的文章将被撤回。因此，过程的准确性和效率对于使平台安全，可靠和健康至关重要。 ByteDance邀请社区中的研究人员和学生参加以下任务。给定假新闻文章A的标题和即将到来的

假新闻 :newspaper: 使用Python分类WebApp Sourcerer 用法：- 克隆我的存储库。 在工作目录中打开CMD。 运行pip install -r requirements.txt 在任何IDE（Pycharm或VSCode）中打开项目 运行Fake_News_Det.py ，转到http://127.0.0.1:5000/ 如果要通过一些更改来构建模型，则可以检查Fake_News_Detection.ipynb 。 您可以检查网络应用程序是否正常运行。 有时预测可能是错误的。 屏幕截图 笔记 该项目仅用于学习目的，不要认为它可以实时工作，因为模型是在历史和有限的数据上进行训练的。 对于这种系统的实时构建，我们需要更新的数据集，并且需要在特定的时间间隔内构建模型，因为新闻数据可以在几秒钟内更新，因此我们的模型也应该使用该数据进行更新。 随便 :index_pointing_up: 我和星星 :star:

假新闻分类器

已分类，共9个文件夹，每个文件夹一类，总计14000篇新闻

此数据集是本人在2021年8月最新爬取的新闻数据，大约29万条。 分类：教育、科技，房产，财经，军事，体育，游戏，娱乐，文化，时事，社会，其他等十余类。可供大家日常训练模型使用。

使用python通过招聘城市、招聘薪资、招聘地区等内容进行数据分析可视化。使用前请务必查看说明文档