计算机毕业设计Python+大模型新闻自动分类 新闻舆情预测 新闻语料情感分析 新闻推荐系统 朴素贝叶斯分类算法 机器学习 深度学习

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论文题目：Python+大模型新闻自动分类系统

一、研究背景及意义

随着互联网的快速发展，新闻信息的数量呈现爆炸式增长。面对如此庞大的新闻数据，如何高效、准确地对其进行分类，成为了一个亟待解决的问题。传统的新闻分类方法主要依赖于人工，但这种方法不仅耗时耗力，而且难以应对大规模数据的处理需求。因此，利用机器学习技术，特别是基于大型预训练模型的方法，实现新闻的自动分类，具有重要的现实意义和应用价值。

本研究旨在利用Python编程语言，结合大型预训练模型（如BERT、GPT等），设计并实现一个新闻自动分类系统。该系统能够自动将新闻文本划分到预定义的类别中，从而提高新闻处理的效率和准确性，为新闻推荐、信息检索等应用提供有力支持。

二、研究目的

1. 设计并实现一个基于Python和大型预训练模型的新闻自动分类系统。
2. 通过实验验证系统的分类性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。
3. 分析系统的优缺点，提出改进方案，为未来的研究提供参考。

三、研究内容

1. 数据集准备：收集并预处理新闻数据集，包括文本清洗、分词、去停用词等步骤，为模型训练提供高质量的输入数据。

2. 模型选择与训练：选择适合新闻分类任务的大型预训练模型，如BERT、GPT等，并根据数据集的特点进行微调。同时，利用Python编程语言和相关库（如transformers、torch等）实现模型的训练和评估。

3. 特征提取与表示：研究新闻文本的特征提取方法，将文本转换为模型能够理解的数值特征向量。这包括使用词嵌入技术（如Word2Vec、BERT embeddings等）和文本向量化方法（如TF-IDF、CountVectorizer等）。

4. 分类算法优化：针对新闻分类任务的特点，研究并优化分类算法，包括选择合适的损失函数、优化器、学习率等超参数，以及采用集成学习、多模型融合等方法提高分类性能。

5. 系统实现与测试：利用Python和相关框架（如Django、Flask等）实现新闻自动分类系统的前端和后端功能，并进行系统测试和性能评估。

四、研究方法

1. 文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解新闻分类技术的最新进展和研究成果，为本研究提供理论基础和技术支持。

2. 实验设计：根据研究内容，设计合理的实验方案，包括数据集划分、模型训练参数设置、性能评估指标选择等。

3. 编程实现：利用Python编程语言和相关库实现新闻自动分类系统的各个模块，包括数据预处理、模型训练、特征提取、分类算法优化等。

4. 实验验证：通过对比实验和交叉验证等方法，验证系统的分类性能，并对实验结果进行分析和讨论。

五、预期成果

1. 实现一个基于Python和大型预训练模型的新闻自动分类系统。
2. 发表一篇学术论文，详细阐述系统的设计和实现过程，以及实验验证结果。
3. 提供系统的源代码和数据集，供其他研究者参考和使用。

六、研究计划

1. 第一阶段（1-2个月）：进行文献调研和实验设计，确定研究方案和技术路线。

2. 第二阶段（3-4个月）：实现新闻自动分类系统的各个模块，包括数据预处理、模型训练、特征提取等。

3. 第三阶段（5-6个月）：进行系统测试和性能评估，优化分类算法和系统功能。

4. 第四阶段（7-8个月）：整理实验数据和结果，撰写学术论文和报告，准备发表和答辩。

七、参考文献

[此处列出相关文献和资料，由于篇幅限制，具体文献列表未在此列出。]

以上是关于《Python+大模型新闻自动分类系统》的开题报告内容。请注意，这只是一个基本的框架和思路，具体的研究内容和实验设计需要根据实际情况进行调整和完善。同时，在撰写论文时，还需要详细阐述系统的实现过程、实验结果和分析讨论等内容。

核心算法代码分享如下：

# 安装必要的库（如果尚未安装）  
# pip install transformers torch scikit-learn  
  
import torch  
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification  
from transformers import Trainer, TrainingArguments  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report  
import pandas as pd  
  
# 假设你有一个包含新闻标题、正文和类别的CSV文件  
data = pd.read_csv('news_data.csv')  
  
# 数据预处理  
texts = data['text'].tolist()  # 假设'text'列包含新闻的正文或标题+正文  
labels = data['category'].tolist()  # 假设'category'列包含新闻的类别  
  
# 对标签进行编码  
label_encoder = LabelEncoder()  
encoded_labels = label_encoder.fit_transform(labels)  
  
# 划分训练集和测试集  
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, encoded_labels, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 加载预训练的BERT模型和分词器  
model_name = 'bert-base-uncased'  
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)  
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=len(label_encoder.classes_))  
  
# 对文本进行编码  
def encode_texts(texts, tokenizer, max_length=512):  
    encoded_dict = tokenizer.batch_encode_plus(  
        texts,  
        add_special_tokens=True,  
        max_length=max_length,  
        pad_to_max_length=True,  
        return_attention_mask=True,  
        return_tensors='pt',  
    )  
    return encoded_dict['input_ids'], encoded_dict['attention_mask']  
  
train_input_ids, train_attention_masks = encode_texts(train_texts, tokenizer)  
val_input_ids, val_attention_masks = encode_texts(val_texts, tokenizer)  
  
# 准备数据集  
class NewsDataset(torch.utils.data.Dataset):  
    def __init__(self, encodings, labels):  
        self.encodings = encodings  
        self.labels = labels  
  
    def __getitem__(self, idx):  
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}  
        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])  
        return item  
  
    def __len__(self):  
        return len(self.labels)  
  
train_dataset = NewsDataset({'input_ids': train_input_ids, 'attention_mask': train_attention_masks}, train_labels)  
val_dataset = NewsDataset({'input_ids': val_input_ids, 'attention_mask': val_attention_masks}, val_labels)  
  
# 设置训练参数  
training_args = TrainingArguments(  
    output_dir='./results',  
    num_train_epochs=3,  
    per_device_train_batch_size=8,  
    per_device_eval_batch_size=8,  
    warmup_steps=500,  
    weight_decay=0.01,  
    logging_dir='./logs',  
    logging_steps=10,  
    evaluation_strategy="epoch",  
)  
  
# 使用Trainer进行训练和评估  
trainer = Trainer(  
    model=model,  
    args=training_args,  
    train_dataset=train_dataset,  
    eval_dataset=val_dataset,  
    tokenizer=tokenizer,  
    compute_metrics=lambda eval_pred: compute_metrics(eval_pred, label_encoder.classes_)  
)  
  
# 自定义评估函数  
def compute_metrics(eval_pred):  
    logits, labels = eval_pred  
    predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)  
    precision, recall, f1, _ = classification_report(labels, predictions, output_dict=True, target_names=label_encoder.classes_()).values()  
    avg_precision = sum(precision) / len(precision)  
    avg_recall = sum(recall) / len(recall)  
    avg_f1 = sum(f1) / len(f1)  
    acc = accuracy_score(labels, predictions)  
    return {  
        'accuracy': acc,  
        'f1': avg_f1,  
        'precision': avg_precision,  
        'recall': avg_recall,  
    }  
  
# 开始训练  
trainer.train()  
  
# 评估模型  
eval_result = trainer.evaluate()  
print(f"Evaluation results: {eval_result}")  
  
# 保存模型和分词器  
model.save_pretrained('./news_classifier_model')  
tokenizer.save_pretrained('./news_classifier_tokenizer')