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中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram信息，然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息，拼接后通过全连接层对特征进行组合，最后通过交叉熵损失函数来训练模型。

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机器学习课设大作业基于BERT和朴素贝叶斯算法的新闻文本分类项目（源码+大作业+数据集）。一个很完整的项目源码，操作没难度，新手也可放心下载。 data文件夹中已经包括了初始的数据集和处理之后的数据集。.csv文件初始数据集，另外两个是经过News_prediction.ipynb代码处理过的。在Bert和NaiveBayes训练函数中直接加载上来。 result文件夹中的文件是朴素贝叶斯和Bert模型训练后的输出文件 互联网假新闻分类 一共三种类别：真新闻、假新闻、不用判断 40000条训练文本数据，10000条测试数据。 基于正则表达式和Jieba完成特征工程 朴素贝叶斯：tf-idf词嵌入。87.4% BERT：cn-wmm预训练词向量。5-epoch，91.4%

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