文章目录0前言1爬虫1.1整体思路1.2网页爬取和解析1.3数据存储1.4反爬虫对抗2探索性分析与文本数据预处理2.1探索性分析2.2数据预处理2.3词云展示3文本的情感分析3.1先上结果3.2文本特征提取（TF-IDF）3.3机器学习建模3.4最后输出的准确率4最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学
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摘要：文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。本文分享自华为云社区《Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN、TextCNN、BiLSTM、注意力)》，作者：eastmount。一.文本分类概述文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世纪50年代，那时主要通过专家定义规则来进行文本分类；80年代出现了利用知识工程建立的专家系统；90年代开始借助于机器学习方法，通过人工特征工程和浅层分类模型来进行文本分类
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