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如何快捷、準確、全面地檢索互聯(lián)網信息是互聯(lián)網時代的重要問題。網絡新聞比傳統(tǒng)紙質媒體新聞速度更快、內容更豐富、形式更靈活生動，正逐漸取代傳統(tǒng)新聞媒體成為很多人獲取新聞信息的主要途徑。然而，面對快速更新的大量新聞信息，傳統(tǒng)的手工分類方式無法滿足用戶的需求。新聞的主要內容一般都是以文本的方式呈現(xiàn)，因此，利用文本自動分類技術對網絡新聞進行自動分類是解決手工新聞分類問題的一個有效途徑。由于網絡新聞信息形式多樣，很多新聞內容完全是由圖片或者視頻組成，不包含文本內容。本文提出通過新聞標題對網絡新聞進行分類的方法，比通過內容進行分類的方法分類速度更快，并且有更強的適應性，可對無文本內容的新聞r如圖片新聞、標題新聞等）進行分類。本文創(chuàng)建了基于標題的文本分類模型；從網絡上獲取新聞語料，驗證模型的工作情況；并通過與基于內容的文本分類方法比較，驗證基于標題的文本分類模型的優(yōu)劣。本文構建了基于標題的兩步分類系統(tǒng)，所提出的類別唯一特征，對于可分樣本可以實現(xiàn)高分類準確率。
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