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。本文将深入探讨新闻自动分类的技术发展历程和具体实现方法。

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，完全依赖人工分类。
2. 90年代：伴随着互联网的发展和计算机性能的提升，统计机器学习开始快速发展。早期算法如TF-IDF等展现出更大价值。
3. 近10年：深度学习得到长足发展，基于CNN和RNN的神经网络模型（如LSTM、TextCNN等）被广泛应用。
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，实现了更好的效果。

小结：深度学习为自然语言处理带来了飞跃式进步，但其运算成本较高。在实际应用中，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：

数据清洗

数据清洗主要用于提升文本质量，统一和对齐各个数据渠道的文本格式。具体包括：

• 滤除或统一替换特殊符号（如HTML标签、emoji表情等）
• 去除与新闻类别无关的特殊前缀、小尾巴等文本
• 去重，减少运算量，避免重复文本影响聚类算法

特征筛选

特征筛选是根据业务需求，针对性地对特定内容进行提取。对于新闻数据，通常可以分为以下几种：

文本特征：

• 关键词抽取：常用的实现包括基于TextRank和TF-IDF的关键词提取
• 新闻标题：信息量最集中
• 新闻的首尾段落：往往包含主要内容
• 抽取式摘要：通过算法抽出重要句子

结构化特征：

• 发布时间：判断新闻归属的重要参考
• 发布媒体、渠道等

特征向量化

特征向量化是将每篇新闻的特征汇总为一个固定长度的向量，以便分类算法进行运算。具体包括：

文本特征：

• 词向量：常用Word2Vec、GloVe等
• 文本编码：包括字词向量求和编码和模型编码（如Bi-LSTM、TextCNN）

非文本特征：

• 非文本特征的向量化通常比较简单，可以直接拼接到文本特征向量

新闻分类

完成特征构建后，分类任务变得简单。常用方法包括：

• 全连接-softmax神经网络
• 传统分类算法（如SVM）

分类完成后，可以进一步通过余弦相似度等方法进行相似性度量，为个性化新闻推荐提供支持。