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Fasttext 用新闻数据进行模型训练 训练结果库

新闻数据集文本分类实战

使用jsoup异步抓取新闻数据装载listview(仿开源中国资讯列表)

496,835 条来自 AG 新闻语料库 4 大类别超过 2000 个新闻源的新闻文章，数据集仅仅援用了标题和描述字段。每个类别分别拥有 30,000 个训练样本及 1900 个测试样本。 README： AG's News Topic Classification Dataset Version 3, Updated 09/09/2015 ORIGIN AG is a collection of more than 1 million news articles. News articles have been gathered from more than 2000 news sources by ComeToMyHead in more than 1 year of activity. ComeToMyHead is an academic news search engine which has been running since July, 2004. The dataset is provided by the academic comunity for research purposes in data mining (clustering, classification, etc), information retrieval (ranking, search, etc), xml, data compression, data streaming, and any other non-commercial activity. For more information, please refer to the link http://www.di.unipi.it/~gulli/AG_corpus_of_news_articles.html . The AG's news topic classification dataset is constructed by Xiang Zhang (xiang.zhang@nyu.edu) from the dataset above. It is used as a text classification benchmark in the following paper: Xiang Zhang, Junbo Zhao, Yann LeCun. Character-level Convolutional Networks for Text Classification. Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS 2015). DESCRIPTION The AG's news topic classification dataset is constructed by choosing 4 largest classes from the original corpus. Each class contains 30,000 training samples and 1,900 testing samples. The total number of training samples is 120,000 and testing 7,600. The file classes.txt contains a list of classes corresponding to each label. The files train.csv and test.csv contain all the training samples as comma-sparated values. There are 3 columns in them, corresponding to class index (1 to 4), title and description. The title and description are escaped using double quotes ("), and any internal double quote is escaped by 2 double quotes (""). New lines are escaped by a backslash followed with an "n" character, that is "\n".

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爬取的搜狐新闻数据，一共有12个类别，分好类了

RCV1-2 是一个路透社（Ruters）英文新闻文本及对应新闻类别数据，可用以进行文本分类和其它自然语言处理（NLP）任务。

1. 爬虫的浏览器伪装原理： 我们可以试试爬取新浪新闻首页,我们发现会返回403 ,因为对方服务器会对爬虫进行屏蔽。此时,我们需要伪装成浏览器才能爬取。 1.实战分析： 浏览器伪装一般通过报头进行： 打开某个网页，按F12—Network— 任意点一个网址可以看到：Headers—Request Headers中的关键词User-Agent用来识别是爬虫还是浏览器。 import urllib.request\nurl='http://weibo.com/tfwangyuan?is_hot=1' headers=('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 10.