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笔者在大数据课程里，利用TFIDF算法，基于dl在GitHub网站分享的模型代码而建立的对新冠病毒时期新闻报道进行分类的模型（类别包含："economy", "society", "sports", "politics", "technology", "humanity", "entertainment"）笔者所用的模板代码网址为：https://github.com/suraj-deshmukh/BBC-Dataset-News-Classification

央媒上线新闻数字藏品，打造国家级版权交易保护联盟链新技术赋能内容价值.pdf

在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.

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