; 前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
正在更新中~ ✨
🚨 我的项目环境：
- 平台：Windows10
- 语言环境：python3.7
- 编译器：PyCharm
- PyTorch版本：1.8.1
💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】
一、使用LSTM实现新闻本文分类任务
本文主要用LSTM循环神经网络拟合微调实现一个包含十五个类别的新闻文本分类任务，主要是对新闻内容进行特征抽取，获取语义分析来实现分类任务。
; 二、数据集介绍
整个数据集整合划分出15个候选分类类别：法治、国际、国内、健康、教育、经济、军事、科技、农经、三农、人物、社会、生活、书画、文娱的文本数据。
数据总共有4482条新闻纪录，字段分别为：标题、标题链接、新闻内容、关键词、发布时间、标签、新闻采集时间。
Original: https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127159062
Author: Bi 8 Bo
Title: 【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于pytorch使用LSTM实现新闻本文分类任务 | 第9例
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