《人工智能原理》课程技术报告 ——基于深度神经网络的标题分类讨论 班级 XX 学号 XX 姓名 XX 2025 年 10 月 25 号 基于深度神经网络的标题分类讨论 XX 摘要新闻是人们对时事、最新行业相关消息了解的重要途径，本文将新闻标题作为新闻分类的切入点，由于新闻标题属于文本中的短文本类别，所以本文主要通过利用深度学习相关方法对新闻标题短文本进行分类，针对前期分类出现过的问题，结合深度学习网络并引入的 SVM 模型，解决新闻分类以及短文本分类过程中的常见困难问题。 关键词深度学习；SVM；标题分类 1 引言 随着大数据时代的来临，我们日常的信息规模呈现出爆炸式增长的趋势。数据挖掘和人工智能逐渐成为时代的主题。缩小信息规模的方法有很多种，而分类就是其中一种极其有效的方式，所以它当前仍是吸引国内外学者讨论的重点问题和热点问题。文本分类是在自然语言处理领域广泛讨论的问题，在工业领域内，现在已经有着较为成熟的应用，无论是朴素贝叶斯还是决策树又或是最大熵以及神经网络都在工业领域有着相关应用。而文本分类技术在新闻分类领域的应用仍然有限，当前的文本分类系统大多基于统计学原理再结合相关机器学习方法训练相关数据集，从而得到所需的分类器并使用其达成对无标签数据进行分类的目的。在 2025 年自然语言处理及中文计算会（NLPCC）也曾对新闻分类相关问题设立相关课题，这也间接表现出了其可能为文本分类领域的进展讨论做出较大的贡献。 由于中文新闻文本分类起步较晚，再加以复杂精深的汉语语法的影响，使得之前关于中文新闻文本分类的讨论相比于英文显得略微落后，但现在伴随各种中文新闻语料库的出现和完善，中文新闻文本分类渐渐走上正轨。以往对新闻进行分类时通常是解析新闻的正文，由于部分新闻的篇幅较长，往往导致了新闻分类时的效率低下。而通过中文新闻标题对中文新闻文本进行分类，相比与传统的新闻分类来说在分类效率上可以得到很大的优化。除此之外，新闻标题往往是对新闻主题的高度概括，以有限的字数对全文内容进行凝炼，所以这属于一个短文本分类领域的相关问题。通过对中文新闻标题分类的讨论，对短文本分类领域的部分问题有着借鉴意义。 2 算法原理与系统设计 1 算法原理 支持向量机（Support Vector Machine ,SVM）的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多...
