帮我编写一个Python程序，实现新闻文本分类

好的，新闻文本分类可以使用机器学习或深度学习的方法来实现。以下是一个使用朴素贝叶斯算法的Python程序示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
df = pd.read_csv('news_data.csv', encoding='utf-8')

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)

# 构建特征向量
tfidf = TfidfVectorizer()
X_train = tfidf.fit_transform(X_train)
X_test = tfidf.transform(X_test)

# 训练模型
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, y_train)

# 预测分类并计算准确率
y_pred = nb.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

解释一下代码：

1. 首先，我们使用Pandas库的read_csv()函数读取新闻数据集，其中包含了文本和标签（即分类）两列。
2. 然后，我们使用sklearn库中的train_test_split()函数将数据集分割成训练集和测试集，比例为默认的75%训练集和25%测试集。
3. 接着，我们使用TfidfVectorizer()函数构建训练集和测试集的特征向量，它会将文本转换成稀疏向量表示，并且使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法来计算权重。
4. 接下来，我们使用MultinomialNB()函数构建朴素贝叶斯分类器，并在训练集上进行训练。
5. 最后，我们使用predict()函数对测试集进行分类预测，并使用accuracy_score()函数计算预测准确率。

注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理和清洗，以及使用更复杂的模型和算法。