可选框架：J2EE、MVC、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、SpringBoot、SSM、django
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、python、 HTML5、jsp、ajax、vue3、uniapp
基于Python的新闻文本分类系统的设计与实现
随着网络技术的飞速发展，新闻的获取越来越方便并有着极强的实时性，快速准确地对新闻文本进行分类，将会更有利于信息的传播。本文主要采用朴素贝叶斯分类模型完成对中文新闻文本的分类。首先，通过Python爬虫收集一些中文新闻文本当作样本收集并处理为一个样本空间；其次，对收集到的样本空间数据集通过one-hot编码进行文字预处理，使计算机能够识别并处理；然后，用朴素贝叶斯分类算法通过对该样本空间的训练能够对简单的样本进行分类；最后，为了构建一个准确率相对较高的中文新闻文本分类的模型，使用了大量的训练数据集，并且经过训练朴素贝叶斯分类模型能够反馈出所需要的类别。必过哥讲毕设： QQ:884563046 微信:bishe666。经过测试，该模型可以达到很好的分类效果，非常具有实用价值。

最后奉劝大家一点直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。

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