基于层次神经网络的新闻文本分类算法研究的任务书.docx

基于层次神经网络的新闻文本分类算法研究的任务书
一、选题背景及研究意义
随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式越来越多样化，新闻作为一种重要的信息来源也受到了广泛的关注。但是互联网上新闻量大、更新快，怎么快速准确地将新闻进行分类、筛选，有机地将它们呈现给读者，已成为一个重要的问题。
基于机器学习的文本分类方法在自然语言处理领域中有着广泛的应用，本文通过构建基于层次神经网络的新闻文本分类算法，实现对新闻文本的分类，提升新闻阅读体验，提高新闻传播效率。
二、研究思路及研究方法
本文采用以下步骤进行研究：
1.数据收集
选择新浪新闻作为研究对象，利用Python爬虫技术，收集新浪新闻的文本数据。
2.文本预处理
对于收集到的文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便将文本转化为机器能够处理的形式。
3.特征提取
对文本进行特征提取，通过TF-IDF算法计算文本的词频、逆文档频率，进而得到每篇新闻的特征向量。
4.神经网络模型
本文采用层次神经网络模型，将输入的特征向量分别送到卷积神经网络和循环神经网络上处理。卷积神经网络主要用于提取文本中的局部信息，循环神经网络主要用于提取文本的全局信息。最后将卷积神经网络和循环神经网络的输出结果进行集成，再输入到全连接神经网络中，进行分类。
5.模型评估
采用准确率、召回率、F1-Score等指标对模型进行评估。
三、可行性研究及预期结果
基于层次神经网络的新闻文本分类算法，已成为自然语言处理领域中的热点。通过本文提出的算法，可以实现对新闻文本的自动分类，提高新闻阅读体验，提高新闻传播效率。同时，该算法可以应用于其他文本分类任务，具有一定的推广应用价值。
预期结果为构建一个准确度高、性能稳定的新闻文本分类模型，可以实现对新闻进行自动分类，并具有较好的推广应用价值。
四、工作计划
本文的研究工作计划如下：
1.数据收集、文本预处理、特征提取：1个月
2.神经网络模型的设计与实现：2个月
3.模型评估：1个月
4.论文撰写：1个月
五、成果要求及时间节点
1.完成数据收集、文本预处理、特征提取：2个月
2.完成神经网络模型的设计、实现，完成模型评估：3个月
3.完成论文撰写、规范：1个月
4.提交论文：6个月
六、参考文献
1.ZhangL,LiS,WenyuanD.Hierarchicalattentionnetworksfordocumentclassification[C]//Proceedingsofthe2016ConferenceoftheNorthAmericanChapteroftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies.2016:1480-1489.
2.LeCunY,BengioY,HintonG.Deeplearning[C]//Nature.2015:436-444.
3.SeverynA,MoschittiA.Learningtorankshorttextpairswithconvolutionaldeepneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe38thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.ACM,2015:373-382.
4.HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780.
5.KimY.Convolutionalneuralnetworksforsentenceclassification[C]//Proceedingsofthe2014ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing(EMNLP).2014:1746-1751.