干货 | 日采100W新闻数据，如何实现新闻自动分类

干货 | 日采100W新闻数据，如何实现新闻自动分类

引用

51CTO

1.

https://blog.51cto.com/bazhuayudata/12152907

在信息爆炸的时代，个性化新闻推荐技术已经成为许多新闻网站和App的关键技术。为了实现精准推荐，新闻媒体平台需要高效地组织并获取信息数据，并系统地将新闻内容进行分类。本文将探讨新闻自动分类的技术实现，包括发展历程、具体流程和特征工程的详细步骤。

新闻分类的发展历程

上图是专业学者对于文本分类技术发展的总结，我们可以将其简要总结为4个阶段：

1. 初始阶段：新闻数据有限，计算机未大范围使用，采用人工分类方式。
2. 90年代：互联网发展带来数据量激增，计算机性能提升，统计机器学习快速发展。早期算法如TF-IDF开始展现价值。
3. 近10年：GPU运算带来并行算力提升，深度学习快速发展。以CNN和RNN为基础的大量神经网络模型被提出，如LSTM、TextCNN、RCNN、HAN等。
4. 近两年：BERT等基于Transformer的预训练语言模型开始主导自然语言处理领域，实现使用少量标注数据获得更好效果。

小结：深度学习为自然语言处理领域带来飞跃式进步，但其运算成本巨大。实际应用中需要综合选用最合适的技术。

如何实现新闻的分类？

在获取到新闻数据后，对新闻进行分类需要经过以下流程：

1. 数据清洗：过滤无关符号，去除重复内容，提升文本质量。
2. 特征筛选：提取关键词、新闻标题、首尾段落等关键信息。
3. 特征向量化：将新闻特征转换为固定长度的向量，便于算法处理。
4. 新闻分类：将新闻归类到体育、财经、科技、娱乐等常规领域。

特征工程详解

特征工程是分类任务的关键环节，包括数据清洗、特征筛选和特征向量化三个步骤。

数据清洗

数据清洗的主要目标是提升文本质量，统一文本格式。具体工作包括：

• 滤除特殊符号（如HTML标签、emoji表情）
• 去除无关前缀或后缀（如网站名）
• 去重处理，减少运算量

特征筛选

特征筛选根据业务需求提取关键信息：

1. 文本特征

• 关键词抽取：使用TextRank或TF-IDF算法
• 新闻标题：信息最集中
• 首尾段落：包含主要内容
• 抽取式摘要：排序重要句子

2. 结构化特征

• 发布时间
• 发布媒体、渠道

特征向量化

特征向量化是将文本特征转化为数值向量的过程：

1. 文本特征

• 词向量：使用Word2Vec、GloVe等
• 文本编码：短句可直接求和，长文本使用Bi-LSTM、TextCNN等模型

2. 非文本特征

• 直接数值化表示，可与文本特征向量拼接

新闻分类

完成特征构建后，可使用简单神经网络或传统算法进行分类：

• 全连接-softmax神经网络
• 支持向量机（SVM）

基于特征向量，还可以通过余弦相似度等方法量化新闻相似度。