基于LSTM模型的新聞分類(lèi)方法設(shè)計(jì)

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

目錄

1引言...............................................................................................................................1

1.1項(xiàng)目背景.............................................................................................................1

1.2開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具.................................................................................................1

1.2.1Python簡(jiǎn)介................................................................................................1

1.2.2Tensorflow簡(jiǎn)介.........................................................................................2

1.2.3Python第三方庫(kù)簡(jiǎn)介................................................................................2

2需求分析.......................................................................................................................3

2.1可行性需求分析.................................................................................................3

2.2數(shù)據(jù)集采集功能分析.........................................................................................3

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析.....................................................................................................3

2.3.1中文分詞以及文本向量化.......................................................................3

2.3.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...........................................................................................4

2.3.3LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).........................................................................................4

3數(shù)據(jù)采集.......................................................................................................................5

4數(shù)據(jù)集處理...................................................................................................................6

4.1讀取數(shù)據(jù).............................................................................................................6

4.2分詞處理.............................................................................................................7

4.3文本數(shù)據(jù)向量化.................................................................................................8

5模型構(gòu)建及評(píng)估分析...................................................................................................8

5.1模型構(gòu)建及訓(xùn)練.................................................................................................8

5.2模型訓(xùn)練可視化.................................................................................................9

5.3模型評(píng)估...........................................................................................................11

5.4模型應(yīng)用效果展示及分析...............................................................................12

6小結(jié).............................................................................................................................13

參考資料.........................................................................................................................15

I

湖南商務(wù)職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)

基于LSTM模型的新聞分類(lèi)設(shè)計(jì)

1引言

近年來(lái)，社會(huì)文明的不斷進(jìn)步讓越來(lái)越多的新聞內(nèi)容涌現(xiàn)出來(lái)，這給人們

獲取信息帶來(lái)了便利，但同時(shí)也給人們帶來(lái)了巨大的信息壓力。為了更好地滿(mǎn)

足人們的信息需求，新聞分類(lèi)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

本文將介紹基于LSTM的新聞分類(lèi)技術(shù)的原理和實(shí)現(xiàn)方法，以及其應(yīng)用場(chǎng)景

和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

1.1項(xiàng)目背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和信息技術(shù)的發(fā)展，新聞資訊已經(jīng)成為人們獲取信息和

了解世界的重要途徑之一。然而，由于新聞內(nèi)容繁雜、數(shù)量龐大，人工分類(lèi)和

整理已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)代社會(huì)的需求。因此，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)

來(lái)實(shí)現(xiàn)新聞自動(dòng)分類(lèi)成為了一種解決方案。

基于LSTM（長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）的新聞分類(lèi)是一種常見(jiàn)的解決方案。LSTM是

一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），可以處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語(yǔ)音等。在新聞分類(lèi)

任務(wù)中，LSTM可以學(xué)習(xí)新聞的文本特征，并根據(jù)這些特征將新聞分類(lèi)到相應(yīng)的

類(lèi)別中。LSTM具有記憶單元，可以記住前面的信息，并在后續(xù)的處理中使用這

些信息，提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。

因此，基于LSTM的新聞分類(lèi)項(xiàng)目可以幫助人們更快速、準(zhǔn)確地獲取自己所

需的新聞信息，提高信息獲取的效率。

1.2開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具

1.2.1Python簡(jiǎn)介

Python是由GuidoRossum于1989年誕生。

2005-2012年，Google大量應(yīng)用python，引起廣泛關(guān)注，促進(jìn)了python的

發(fā)展。

2012年云計(jì)算興起，其中最主要的OpenStack框架由python開(kāi)發(fā)，使得

python火了一把。2014年AI興起，AI中大量關(guān)鍵算法都是由python開(kāi)發(fā)，因

為python中含有很好的第三方庫(kù)特別適合做算法，加上入門(mén)低、開(kāi)發(fā)效率高，

這樣又進(jìn)一步促使python的火爆。

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2017年python走進(jìn)大眾視野（指非IT人士），走進(jìn)學(xué)科教育。如今已經(jīng)

發(fā)展成一門(mén)廣泛使用的高級(jí)編程語(yǔ)言。它可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)

分析和可視化等多種領(lǐng)域。它的特點(diǎn)是開(kāi)源（免費(fèi)）、豐富的庫(kù)、簡(jiǎn)單易學(xué)、

支持跨平臺(tái)而且可移植性強(qiáng)。

1.2.2Tensorflow簡(jiǎn)介

TensorFlow是一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由GoogleBrain團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)和維護(hù)。

它使用數(shù)據(jù)流圖來(lái)表示算法模型，并提供了豐富的工具和庫(kù)，使得開(kāi)發(fā)者可以

輕松地創(chuàng)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。TensorFlow支持多種編程語(yǔ)言，包括

Python、C++、Java和Go等，可以在CPU、GPU和TPU等不同的硬件設(shè)備上運(yùn)行，

提供了豐富的API和工具，包括Keras、TensorBoard和Estimator等，使得開(kāi)

發(fā)者可以更加高效地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。TensorFlow在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界

廣泛應(yīng)用，是目前最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)框架之一。

1.2.3Python第三方庫(kù)簡(jiǎn)介

NumPy庫(kù)是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，是處理數(shù)組的Python庫(kù)，NumPy庫(kù)的

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比Python自帶的更加高效。

pandas：數(shù)據(jù)分析并保存為csv文件，python數(shù)據(jù)分析高層次應(yīng)用庫(kù)，還

可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

matplotlib：繪圖庫(kù)，主要是偏向于二維繪圖包括折線(xiàn)圖、條形圖、扇形

圖、散點(diǎn)圖、直方圖等等。

PyTorch：它是一個(gè)基于Python的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度

學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。

Jieba：它是一款基于Python的中文分詞工具，它采用了基于前綴詞典實(shí)

現(xiàn)的分詞算法，具有高效、準(zhǔn)確、可定制化等特點(diǎn)。jieba在中文文本處理、信

息檢索、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

Keras：它能夠以TensorFlow、Theano或CNTK為后端運(yùn)行，是一個(gè)功能強(qiáng)

大、易于使用和可擴(kuò)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，適用于各種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，包括圖像分

類(lèi)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等。

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2需求分析

2.1可行性需求分析

1.技術(shù)可行性

Python編程語(yǔ)言通俗易懂、是一種動(dòng)態(tài)的面對(duì)對(duì)象的腳本語(yǔ)言。這讓它對(duì)

于爬蟲(chóng)領(lǐng)域有著巨大的優(yōu)勢(shì)，是當(dāng)前爬蟲(chóng)的首選語(yǔ)言。本項(xiàng)目便是利用python

采集數(shù)據(jù)，通過(guò)python第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、與數(shù)據(jù)可視化的展示。

2.項(xiàng)目可行性

實(shí)現(xiàn)新聞分類(lèi)的項(xiàng)目可行性也很高。目前已經(jīng)有很多相關(guān)的數(shù)據(jù)集和開(kāi)源

代碼可供使用，如20Newsgroups數(shù)據(jù)集、Reuters-21578數(shù)據(jù)集等，以及在

TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架中已經(jīng)提供了LSTM模型的實(shí)現(xiàn)。

2.2數(shù)據(jù)集采集功能分析

1、確定數(shù)據(jù)集范圍：需要明確采集的新聞分類(lèi)，比如政治、經(jīng)濟(jì)、科技等。

同時(shí)需要考慮數(shù)據(jù)集的規(guī)模，以便確定采集的新聞數(shù)量和時(shí)間范圍。

2、確定數(shù)據(jù)源：需要確定采集新聞的數(shù)據(jù)源，比如新聞網(wǎng)站、社交媒體、

RSS訂閱等。

3、確定數(shù)據(jù)采集方式：需要選擇適合自己的數(shù)據(jù)采集方式，比如爬蟲(chóng)、API

接口、RSS訂閱等。

搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)：需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的搭建，包括爬蟲(chóng)程序的編寫(xiě)、

API接口的調(diào)用、RSS訂閱的設(shè)置等。

1.數(shù)據(jù)處理與清洗：需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗，比如去重、去

噪、數(shù)據(jù)格式化等。

2.數(shù)據(jù)標(biāo)注與分類(lèi)：需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和分類(lèi)，將采集到的新聞按照預(yù)定

的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類(lèi)，并將分類(lèi)信息保存到數(shù)據(jù)集中。

以上是新聞分類(lèi)數(shù)據(jù)集采集功能的分析，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體的實(shí)

施和調(diào)整，本篇采用的是開(kāi)源數(shù)據(jù)集。

2.3關(guān)鍵技術(shù)分析

2.3.1中文分詞以及文本向量化

中文分詞是將一段中文文本切分成一個(gè)個(gè)詞語(yǔ)的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程對(duì)于中文

文本的自然語(yǔ)言處理非常重要，因?yàn)橹形臎](méi)有明顯的單詞邊界，所以需要將文

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本按照一定的規(guī)則進(jìn)行切分，才能進(jìn)行后續(xù)的處理。目前比較流行的中文分詞

工具有jieba、snownlp等。

文本向量化是將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)字向量的過(guò)程。在自然語(yǔ)言處理中，計(jì)算機(jī)

不能直接處理文本，需要將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式。文本向量化的方法有很多種，

其中比較常用的是詞袋模型和TF-IDF模型。詞袋模型將文本中出現(xiàn)的所有詞語(yǔ)

作為特征，將每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù)作為特征值，構(gòu)建一個(gè)向量表示文本。TF-IDF

模型則是在詞袋模型的基礎(chǔ)上，加入了詞語(yǔ)在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的重要性的權(quán)重，

使得向量更能反映出文本的特征。

2.3.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種在時(shí)間序列數(shù)據(jù)

上進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相對(duì)于傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN在每個(gè)時(shí)

間步都會(huì)接收上一個(gè)時(shí)間步的輸出作為輸入，并且具有記憶能力，能夠在網(wǎng)絡(luò)

內(nèi)部?jī)?chǔ)存和處理歷史信息。這使得RNN在處理自然語(yǔ)言、語(yǔ)音識(shí)別、時(shí)間序列

預(yù)測(cè)等任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異。RNN的主要特點(diǎn)是它的參數(shù)共享，使得模型的訓(xùn)練可以

利用所有時(shí)間步的數(shù)據(jù)，而不需要將其分割為多個(gè)獨(dú)立的時(shí)間段進(jìn)行訓(xùn)練。常

見(jiàn)的RNN結(jié)構(gòu)包括基本的RNN、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門(mén)控循環(huán)單元（GRU）

等。

2.3.3LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（RecurrentNeuralNetworks,RNN）結(jié)構(gòu)，主要用于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，

并且可以解決傳統(tǒng)RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。

LSTM網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入門(mén)、一個(gè)輸出門(mén)和一個(gè)遺忘門(mén)組成。輸入門(mén)可以控制

何時(shí)將新的信息添加到細(xì)胞狀態(tài)中。遺忘門(mén)可以控制何時(shí)從細(xì)胞狀態(tài)中刪除信

息。輸出門(mén)可以控制何時(shí)從細(xì)胞狀態(tài)中讀取信息以生成輸出。

此外，LSTM網(wǎng)絡(luò)還具有細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)，其中細(xì)胞狀態(tài)用于傳遞序列

數(shù)據(jù)，隱藏狀態(tài)則用于保存模型的狀態(tài)信息。

整個(gè)LSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下：

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圖2-3LSTM結(jié)構(gòu)模型

其中，xt是網(wǎng)絡(luò)的輸入，ht是隱藏狀態(tài)，ct是細(xì)胞狀態(tài)，ft、it和ot分

別表示遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)。

在LSTM網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)門(mén)都是由一個(gè)sigmoid函數(shù)加上一個(gè)點(diǎn)乘運(yùn)算來(lái)計(jì)算

的。細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)也是通過(guò)一系列線(xiàn)性變換和非線(xiàn)性激活函數(shù)來(lái)計(jì)算的。

總之，LSTM網(wǎng)絡(luò)通過(guò)精確控制何時(shí)添加、刪除和讀取信息來(lái)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，

并且在很多任務(wù)上都表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。

3數(shù)據(jù)采集

本篇采用的數(shù)據(jù)集來(lái)自于開(kāi)源網(wǎng)站，不過(guò)我們只需要下載該網(wǎng)站中部分的數(shù)

據(jù)，該網(wǎng)址是：/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews

圖3-1網(wǎng)站資源圖

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下載整理之后：

cnews_train.txt是訓(xùn)練集cnews_test.txt是驗(yàn)證集，stop_words.txt是

停用詞，cnews_val.txt是驗(yàn)證集。

圖3-2數(shù)據(jù)集文件

4數(shù)據(jù)集處理

4.1讀取數(shù)據(jù)

導(dǎo)入所需要的包并用pandas讀取數(shù)據(jù)：

圖4-1數(shù)據(jù)讀取代碼

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4.2分詞處理

1、分詞處理：圖4-1中標(biāo)紅的是加載停用詞表：停用詞表中包含了一些常

用但是無(wú)實(shí)際意義的詞語(yǔ)，如“的”、“了”等，可以在分詞過(guò)程中去除這些

無(wú)用的詞語(yǔ)，提高分詞效果。

2.對(duì)文本進(jìn)行分詞：可以使用jieba庫(kù)中的cut()函數(shù)對(duì)文本進(jìn)行分詞，分

詞后得到的結(jié)果是一個(gè)包含分詞結(jié)果的列表。分詞過(guò)程以及分詞完畢后的數(shù)據(jù)

如下所示：

圖4-2分詞過(guò)程并保存分詞后的數(shù)據(jù)

圖4-3分詞完畢的新聞數(shù)據(jù)

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4.3文本數(shù)據(jù)向量化

這段代碼使用Keras的Tokenizer類(lèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。Tokenizer用于文

本分詞和向量化，num_words參數(shù)指定了詞匯表的大小，max_len指定了每個(gè)文

本的最大長(zhǎng)度，tokenizer.fit_on_texts()方法對(duì)輸入文本生成詞匯表。

sequence.pad_sequences()方法將數(shù)字序列填充或截?cái)嗟街付ǖ拈L(zhǎng)度。最后，

train是一個(gè)二維數(shù)組，每行代表一個(gè)文本，每列代表一個(gè)單詞在詞匯表中位置。

圖4-4文本向量化

5模型構(gòu)建及評(píng)估分析

5.1模型構(gòu)建及訓(xùn)練

定義LSTM模型并進(jìn)行參數(shù)配置使用Keras或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架

構(gòu)建LSTM模型。首先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中data[0]表示標(biāo)簽，train表

示數(shù)據(jù)，將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one-hot編碼。然后模型構(gòu)建：使用Keras構(gòu)建一個(gè)包

含一個(gè)embedding層和一個(gè)LSTM層的模型，其中embedding層將詞匯轉(zhuǎn)換為向

量，LSTM層用于對(duì)這些向量進(jìn)行處理。使用pile對(duì)模型進(jìn)行編譯，

指定優(yōu)化器和損失函數(shù)等參數(shù)。使用model.fit對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中

x_train,y_train表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)，x_test,y_test表示測(cè)試數(shù)據(jù)。同時(shí)，使用

ModelCheckpoint回調(diào)函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行自動(dòng)保存。模型保存：使用model.save

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將訓(xùn)練好的模型保存到本地。

圖5-1LSTM模型

圖5-2LSTM模型訓(xùn)練

5.2模型訓(xùn)練可視化

這段代碼是用來(lái)繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過(guò)程中的準(zhǔn)確率和損失值的變化曲

線(xiàn)。通過(guò)調(diào)用model.history.history屬性來(lái)獲取訓(xùn)練過(guò)程中的準(zhǔn)確率和損失

值，并用plt.plot()函數(shù)將它們繪制出來(lái)。其中，第一個(gè)plt.plot()繪制準(zhǔn)

確率的曲線(xiàn)，第二個(gè)plt.plot()繪制損失值的曲線(xiàn)。plt.title()用來(lái)設(shè)置圖

像標(biāo)題，plt.ylabel()和plt.xlabel()用來(lái)設(shè)置坐標(biāo)軸的標(biāo)簽，plt.legend()

用來(lái)設(shè)置圖例。最后，使用plt.show()來(lái)展示圖片。

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圖5-3模型訓(xùn)練可視化代碼

圖5-4模型訓(xùn)練結(jié)果1

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圖5-5模型訓(xùn)練結(jié)果2

5.3模型評(píng)估

這段代碼是用于對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估的。首先，模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，

得到預(yù)測(cè)結(jié)果test_pre。然后，使用預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽test_y計(jì)算混淆矩陣

confm。最后，使用可視化工具將混淆矩陣可視化，以直觀(guān)地觀(guān)察模型的預(yù)測(cè)效

果。其中Labname是類(lèi)別名稱(chēng)，plt.figure、sns.heatmap等函數(shù)是可視化工具。

圖5-5模型預(yù)測(cè)代碼

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圖5-5模型預(yù)測(cè)結(jié)果

5.4模型應(yīng)用效果展示及分析

從網(wǎng)上摘抄段落，輸出結(jié)果如圖5-6和圖5-7所示：

圖5-6分類(lèi)結(jié)果1

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圖5-7分類(lèi)結(jié)果2

6小結(jié)

基于LSTM模型的新聞分類(lèi)系統(tǒng)可以大大提高新聞媒體的效率和準(zhǔn)確性，更

好地為用戶(hù)提供推薦閱讀服務(wù)，有益于新聞媒體發(fā)揮其傳媒和社交價(jià)值。雖然

基于LSTM模型的新聞分類(lèi)系統(tǒng)在自動(dòng)分類(lèi)和推薦文章領(lǐng)域有很大的應(yīng)用潛力，

但是它也面臨著一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，包括以下幾個(gè)方面：

數(shù)據(jù)集不足：LSTM模型需要大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，但是對(duì)于某些細(xì)分領(lǐng)

域的新聞分類(lèi)，可能數(shù)據(jù)集的規(guī)模較小，導(dǎo)致模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確性不足。

歧義性：新聞?wù)Z言比較復(fù)雜，容易出現(xiàn)多意性、歧義性，導(dǎo)致分類(lèi)錯(cuò)誤，這

是當(dāng)前基于LSTM模型的新聞分類(lèi)系統(tǒng)面臨的重要問(wèn)題。

實(shí)時(shí)性與可擴(kuò)展性：基于LSTM模型的新聞分類(lèi)系統(tǒng)需要對(duì)大量的新聞文章

進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分類(lèi)，但LSTM模型如果在大規(guī)模數(shù)據(jù)集情況下，容易產(chǎn)生計(jì)算

復(fù)雜度、存儲(chǔ)空間等問(wèn)題，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性不足。

為了更好地發(fā)展基于LSTM模型的新聞分類(lèi)系統(tǒng)，我們可以從以下幾個(gè)方面

入手：第一數(shù)據(jù)集的收集和處理：需要收集更多、更豐富的新聞相關(guān)數(shù)據(jù)，擴(kuò)

大數(shù)據(jù)集規(guī)模，增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型訓(xùn)練準(zhǔn)確度。

第二合理的模型部署與運(yùn)維：針對(duì)模型的可擴(kuò)展性和實(shí)時(shí)性等問(wèn)題，必須考

慮如何進(jìn)行合理的模型部署和運(yùn)維?？梢钥紤]使用分布