基于头条新闻数据的文本分类系统实战

       新闻数据本质上来说也属于文本数据,新闻分类本质也就归成了文本分类系统,本文主要是自己业余时间里面的一个小实践,主要是完成从数据采集、存储解析、文本向量化处理、分类模型构建几个步骤,方法和套路都是比较常规的,整体看效果还是不错的。

      这里我们初步选定今日头条来作为我们的数据源站点,毕竟头条的新闻类型很多,数据更新很快,尤其是如今火热的自媒体行业的兴起,一大批创作者涌入头条里面,综合多种原因,这里我们就选定今日头条作为我们的目标网站了。

     我们先来简单看张我们采集数据的网站首页截图,如下所示:

       左边红框里面我圈出来的就是头条提供的多种不同类型的新闻数据,这里我们首先的工作就是选取几个不同的类别数据进行采集。

      我们以【搞笑】为例,来分析数据采集的流程,点击F12进入开发者模式。然后选中该类别后,结果如下所示:

    可以看到顶部的链接已经发生了变化,在开发者模

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