BERT与朴素贝叶斯的新闻文本分类课设资源包

资源摘要信息:"本资源包含了完整的机器学习课程设计项目，项目名称为基于BERT和朴素贝叶斯算法的新闻文本分类。该项目以BERT模型作为预训练模型，结合朴素贝叶斯分类算法对新闻文本进行分类。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种利用Transformer预训练双向语言表示的深度学习模型，适用于多种自然语言处理任务。朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设特征之间相互独立。 项目源码包含python语言编写的代码、文档说明以及实验报告。用户可以下载该资源，并根据提供的数据集对模型进行训练和测试。在使用源码前，需要修改data.py文件中的第24、25行代码，设置正确的训练集和测试集的路径。此外，资源还包括了一个数据集，包含几万条新闻数据，可用于模型的训练和验证。 该项目适合计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等专业的在校学生、老师或者企业员工进行学习。由于本项目为个人的毕业设计，代码经过测试且功能正常，因此用户可以放心下载使用。如果使用者有一定的基础，可以在此基础上进行修改和扩展，以实现其他功能。 在使用资源时，需要先打开README.md文件进行学习参考，其中详细描述了如何使用该项目，包括环境配置、代码结构、运行步骤等。需要特别注意的是，该项目仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。 用户在使用过程中遇到问题可以私信提问，作者提供了解答和远程教学服务，确保使用者能够正确使用资源。该资源包含的标签为机器学习、BERT、算法、Python和软件/插件，表明本资源涉及的领域和工具。 压缩包文件名为"TEXTSPLIT-main.zip"，可能包含了文本分割的主程序文件或数据处理程序，但具体细节需要打开压缩包进行查看。"TEXTSPLIT"可能指的是用于文本预处理和分割的模块，这通常是自然语言处理中的一个步骤，用于准备数据集以便进行后续的模型训练和评估。"main"可能意味着这个是项目的主要代码库或程序入口。"zip"为文件的压缩格式，用于将多个文件或文件夹打包成一个文件，便于传输和存储。"TEXTSPLIT-main.zip"整体而言可能是一个包含主要处理逻辑的压缩文件，为机器学习项目的核心部分。"