1. 对newsdata文本进行数据读取和清洗； 2. 对newsdata文本进行分词、向量化、提取标签； 3. 采用贝叶斯进行模型训练，并对新的新闻进行分类。

好的，针对您的问题，我来给您详细解答一下。

1. 对newsdata文本进行数据读取和清洗

首先，可以使用 python 中的 pandas 库，使用 read_csv() 方法读取名为 newsdata 的 csv 文件，例如：df = pd.read_csv('newsdata.csv')。然后，可以使用 dropna() 方法删除缺失值，使用 drop_duplicates() 方法删除重复行，使用 str.replace() 方法替换不必要的符号等，对数据进行清洗。

2. 对newsdata文本进行分词、向量化、提取标签

使用 jieba 库对新闻文本进行分词，例如：news_cut = jieba.cut(news_text)。然后，可以使用 CountVectorizer 或者 TfidfVectorizer 对分词后的文本进行向量化，例如：vectorizer = CountVectorizer() 或者 vectorizer = TfidfVectorizer()，然后使用 vectorizer.fit_transform() 方法进行向量化。最后，可以根据新闻的类别，提取标签，例如：labels = df['category']。

3. 采用贝叶斯进行模型训练，并对新的新闻进行分类

可以使用 sklearn 库中的 MultinomialNB() 方法，搭建朴素贝叶斯分类器，例如：clf = MultinomialNB()。然后，使用 clf.fit() 方法对训练集进行训练，例如：clf.fit(X_train, y_train)，其中 X_train 是向量化后的训练集特征矩阵，y_train 是训练集标签。最后，使用 clf.predict() 方法对新的新闻进行分类，例如：y_pred = clf.predict(X_test)，其中 X_test 是向量化后的测试集特征矩阵，y_pred 是预测结果。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取数据并清洗
df = pd.read_csv('newsdata.csv')
df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
df['content'] = df['content'].str.replace('[^\u4e00-\u9fa5]+', '')

# 分词、向量化、提取标签
news_cut = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(news_cut)
y = df['category']

# 模型训练
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 新闻分类
news_text = '今天晚上有一场比赛'
news_cut = ' '.join(jieba.cut(news_text))
X_test = vectorizer.transform([news_cut])
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred[0])