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摘要: 【目的】文章比较多个基于深度神经网络的中文新闻文本分类模型，旨在找到准确度较高的方法用以实际工作， 为中文新闻文本分类提供更加高效的方法。【方法】对文本分类技术和中文新闻分类进行了梳理和归纳，对中文 新闻文本的特征和预处理进行了阐述，详细介绍 FastText 算法、Bert 分类算法、TextCNN 算法和 TextRNN 算法。【结 果】四种深度神经网络算法均可以应用于中文新闻文本分类，可以有效处理信息紊乱问题以及快速准确进行分类。 【结论】通过对四种深度神经网络算法进行试验和效果对比，发现 FastText 模型在实际工作中的文本分类效果最 为优异。
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