基于LSTM的新闻文本分类

基于LSTM的新闻文本分类是一种利用长短时记忆网络（LSTM）对新闻文本进行分类的方法。在这种方法中，我们首先将新闻文本转换为向量表示，然后将其输入到LSTM网络中进行训练。在训练过程中，LSTM网络会自动学习文本的特征并进行分类。

在具体实现上，我们通常会使用词嵌入技术将单词转换为向量表示，并将这些向量连接起来形成文本的向量表示。然后，我们将文本向量输入到LSTM网络中进行训练，最后通过Softmax函数将LSTM网络的输出转换为各个类别的概率分布。