Keras深度学习实战——新闻文本分类

Keras深度学习实战——新闻文本分类

Keras深度学习实战——新闻文本分类

• • 0. 前言
  • 1. 新闻文本分类任务与神经网络模型分析
  • • 1.1 数据集
    • 1.2 神经网络模型
  • 2. 使用神经网络进行新闻文本分类
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

在先前的应用实战中，我们分析了结构化的数据集，即数据集中包含变量及其对应实际输出值。但是现实式结构更多的数据是非结构化的，并没有预定义的数据模型，文本、图像和音频等均属于非结构化数据。在本项目实战中，我们将处理一个以文本作为输入的非结构化数据集，预期的输出是文本相关的分类主题。

1. 新闻文本分类任务与神经网络模型分析

1.1 数据集

Reuters (路透社)数据集是由路透社于 1986 年创建发布的文本分类数据集，其中包括了 46 种不同主题(即有 46 个分类类别)多个短新闻文本，已经成为许多文本分类算法的测试基准数据集。数据集中包含 8982 个训练样本和 2246 个测试样本。<