基于LSTM的自然语言处理校园新闻数据分析

摘要

本文从信息检索的方向入手实现对校园新闻数据的探索性分析。对于越来越多的自然语言表述的电子文本信息,为了更加有效地获取和管理这些信息,通过使用算法的自定义函数,实现对校园新闻的关键词提取,给新闻贴标签进行分类;并依据数据集利用深度学习构建和训练LSTM模型对相应的新闻内容进行匹配分类,从而达到快速检索的目的。从测试结果看符合预期要求。