简介：面向人工智能、机器学习方向的本科毕业设计参考项目，内容以新闻标题分类系统为核心，涵盖数据预处理、特征构建、模型训练与Web端展示的完整流程。资源为天津科技大学（TUST）本科毕业设计成品，适合计算机、人工智能相关专业的学生用于毕业设计、课程设计或项目实训参考。压缩包共63个文件，整体10.93MB，主要包含Python源程序、前端页面（HTML/CSS/JS）、数据与停用词表、SQL数据库脚本、Jupyter Notebook分析脚本、Word文档及PDF说明等，覆盖了从数据处理到系统部署的主要环节，目录结构清晰，便于按模块研读和复用。目前已有88人参与学习浏览，具有一定参考价值。通过这份资料，读者可获得完整的新闻标题分类项目源码、训练与测试语料、中文停用词表、数据库设计以及前后端交互实现，能快速理解机器学习分类任务在真实项目中的落地方式，对完成类似毕业设计或竞赛项目有直接帮助。
1. 解压TUST毕业设计zip包之前：先搞清楚新闻标题分类系统要解决什么
解压一份名为“TUST本科毕业设计（基于机器学习的新闻标题分类系统）.zip”的压缩包，你第一眼想找的东西通常是两个：能直接跑的代码，和能复现论文结果的数据。但这类基于机器学习的新闻标题分类系统真正要解决的事很朴素——给一条中文新闻标题打上它所属的新闻类别，比如财经、体育、娱乐、科技。它背后是一条完整的中文文本分类链路：数据清洗、分词、向量化、模型训练、评估、持久化。正因为链路完整、数据好找、效果直观，它成了高校机器学习课程期末和本科毕业设计里的常客。适合两类人：正在做类似毕设的学生，以及刚入门机器学习、想用一个完整项目把自己从“会调库”推到“会诊断问题”的从业者。接下来的内容不依赖那份zip包里到底有什么，按行业里最常见、最稳的做法，把系统从数据一路搭到可交付的预测接口。
2. 数据准备：新闻标题的清洗、标签体系与数据集划分
2.1 新闻标题是短文本：预处理顺序和长文本的差别
新闻标题平均只有十到三十个字，和新闻正文、微博评论都不是一类文本。标题里实词密度高，但也混着一堆噪声：URL、HTML标签、全角符号、括号里的“（图）”“(现场视频)”这类说明性内容。做预处理时，我一般按固定顺序来：先剥离HTML标签和URL，再处理括号内容，然后做繁简转换和全角半角归一，最后压缩空白。顺序不能乱，因为“先转半角再去括号”和“先去括号再转半角”在遇到英文逗号、括号混排时会差出两三千个特征。
另一个和长文本不一样的点是：标题太短，停用词策略要克制。正文里去掉“的、了、是”没问题，但标题里的“重磅”“突发”“最新”这类词本身有新闻语义，盲目塞进停用词表会直接削弱体育、社会类别的区分度。建议第一版先只去掉标点和无信息量虚词，跑完baseline再根据特征分析结果决定要不要加词，而不是一开始就套一份通用停用词表。
预处理的目标不是让文本变“干净”，而是让文本变“一致”。同一件事在标题里可能写成“央行降准0.25个百分点”，也可能写成“央行宣布降准25个基点”，预处理阶段不必强行归一这些表达，那是特征工程和模型要解决的问题。清洗做得太过，反而会把“特斯拉”切成“特斯”和“拉”，这是标题分类里最常见的翻车来源之一。
2.2 数据来源与标签体系：一份能训练的语料长什么样
做新闻标题分类，最先被问的一句话是“数据从哪来”。常见做法有两个方向：一是用公开中文新闻语料，比如THUCNews这类带类别标签的标题集，直接按类别抽样；二是自己抓新闻网站的RSS标题，再人工打标签。毕业设计场景下，公开语料能省下大量标注时间，但要注意它自带的标签体系有时和你要做的分类口径不一致，需要做类别映射。
标签体系直接决定模型上限。我建议控制在10个类别以内，每类样本量尽量不低于300条，总计5000到20000条就够跑一个完整的毕业设计。类别之间要尽量互斥：“数码”和“科技”在公开语料里经常重叠，“时政”和“社会”更是混在一起，这种边界模糊的类会造成评估指标虚低，调试时非常痛苦。宁可把容易混的子类合并，也不要为了标书里好看而列十几个类别，最后混淆矩阵一片红。
一个可用的标签体系大概是下面这样：
| 类别 | 对应标题示例 | 容易混的类别 |
|---|---|---|
| 财经 | “央行宣布降准0.25个百分点” | 科技(误含数字货币) |
| 体育 | “世界杯决赛今晚开打” | 娱乐(误含体育明星八卦) |
| 娱乐 | “某电影定档国庆档” | 社会(误含艺人纠纷) |
| 科技 | “国产大模型发布新版本” | 财经(误含科技公司股价) |
| 教育 | “多所高校调整考研复试线” | 社会(误含教育政策) |
| 健康 | “研究称熬夜影响记忆巩固” | 科技(误含医学进展) |
| 军事 | “某舰艇编队完成远海训练” | 时政 |
| 汽车 | “新款电动车续航突破800公里” | 科技 |
| 游戏 | “某游戏全球服务器今日公测” | 娱乐 |
| 社会 | “多地出现强降雨天气” | 教育(误含校园新闻) |
这个表不是标准答案，但“类别互斥”这条原则一定要守住。划分标签时，把容易混的子类合并掉，比上了模型再加权重更省事。数据量再大，如果标签本身是糊的，后面所有机器学习算法都救不回来。
2.3 清洗与划分代码：先洗牌、再分层、固定随机种子
下面是清洗和划分的标准流程，用pandas处理一份标题加标签的CSV。
import pandas as pd import re from sklearn.model_selection import train_test_split # 读入带标签的标题语料，字段：title, label df = pd.read_csv('news_titles.csv', encoding='utf-8') print(df.shape, df['label'].value_counts()) def clean_title(text: str) -> str: if not isinstance(text, str): return '' text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text) # 去HTML标签 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去URL text = re.sub(r'[\[\]{}()（）【】]', '', text) # 去括号与括号内容 text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() # 压缩空白 return text df['title_clean'] = df['title'].apply(clean_title) df = df[df['title_clean'] != ''].reset_index(drop=True) # 先整体洗牌，再做分层划分 df = df.sample(frac=1.0, random_state=42).reset_index(drop=True) train, tmp = train_test_split( df, test_size=0.3, stratify=df['label'], random_state=42 ) val, test = train_test_split( tmp, test_size=1/3, stratify=tmp['label'], random_state=42 ) train.to_csv('train.csv', index=False, encoding='utf-8') val.to_csv('val.csv', index=False, encoding='utf-8') test.to_csv('test.csv', index=False, encoding='utf-8') print(train.shape, val.shape, test.shape)第一次拆分完，建议打印出train里每个label的占比，和df整体占比对比一下。stratify的作用就是保证这二者几乎一致，避免某一类在训练集里特别多、在测试集里特别少。random_state不固定的话，每次运行得到的数据划分都不同，后面调参时你会发现“昨天0.86，今天0.82”，完全没法判断是哪一步改坏了。
test_size=0.3、再对tmp取1/3这个组合，得到的是8:1:1的划分。如果语料总量刚过5000，验证集只有500条左右，个别小数量的标签在验证集里可能只有二三十条，一次评估的波动会非常大。这时常见的做法是把验证集比例提高到0.2甚至0.25，保证每个类别在验证集里至少有50条样本。
3. 文本特征与向量化：从jieba分词到TF-IDF再到BERT升级判断
3.1 jieba分词在标题上的参数选择：要不要加自定义词典
中文标题分类绕不开分词。标题文本短，信息密度高，分词错误的影响会被放大：正文分错一个词只是几千个特征里的小噪声，标题分错一个词，可能整个句子的关键特征就没了。我用jieba时只做精确模式，不启用搜索引擎模式或Paddle模式——标题一般不超过30个字，不需要靠搜索模式去切长句。
真正影响标题分词质量的是自定义词典。新闻标题里充满人名、机构名、产品名，“美联储”“特斯拉”“梅西”“ChatGPT”这类词如果不在词典里，会被切成“美联”“储”“特斯”“拉”这种碎片。碎片化会带来两个后果：一是同一实体变成多个feature，模型学不到整词信息；二是TF-IDF的词表里这些碎片单独出现时，对类别几乎没有判别力。
import jieba # 自定义词典每行一个词，可携带词频 jieba.load_userdict('news_userdict.txt') def tokenize(title: str): words = jieba.lcut(title) # 标题场景几乎不需要停用词过滤，只丢纯符号 return [w for w in words if w.strip() and any('\u4e00' <= c <= '\u9fff' or c.isalnum() for c in w)]自定义词典的维护方式是：先不加词典跑一版，把训练集里TF-IDF权重最高的几百个特征打印出来，人工扫一眼，凡是出现一半是碎片的词，就加进词典。词典里词频不要写太大，我用默认词频，加了num=1反而不稳。“加载自定义词典”要放在脚本最前面，在第一次调用jieba之前完成，否则切分缓存已经生成，词典不生效。
有个细节容易被忽视：新闻标题里经常带冒号和引号，比如“特斯拉：新一代自动驾驶即将推送”。分词后冒号会单独成词，如果数据清洗阶段没去掉，这类标点在特征里会混进来，增加维度但不贡献语义。上面tokenize里的过滤规则就顺手把它滤掉了，既保留英文数字词，又丢掉纯标点。
3.2 TF-IDF向量化与卡方特征选择：短文本的默认组合
对短文本分类来说，TF-IDF加上卡方特征选择是一套非常稳的默认组合。它的稳体现在两个地方：训练快，调参空间小，结果可解释。标题总共就那么十几个词，稀疏向量里真正有判别力的特征往往集中在几十个高频词上，不需要像长文本那样塞几万维特征进去。
sklearn里这步通常是连着做的，但要注意fit_transform和transform的时机，这是新闻标题分类系统里最常见的翻车点之一。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 vectorizer = TfidfVectorizer( ngram_range=(1, 2), # 标题短，1-gram加2-gram足够 max_df=0.7, # 超过70%标题都出现的词，基本没区分度 min_df=2, # 只在一条标题出现过的词，直接忽略 max_features=20000, # 上限，防止矩阵爆炸 sublinear_tf=True, # tf用1+log(tf)，压低长标题的词频放大 tokenizer=tokenize ) # 关键：只在训练集上fit，验证集和测试集只transform X_train = vectorizer.fit_transform(train['title_clean']) X_val = vectorizer.transform(val['title_clean']) selector = SelectKBest(chi2, k=8000) X_train_sel = selector.fit_transform(X_train, train['label']) X_val_sel = selector.transform(X_val)max_df=0.7在标题场景下是个安全值。新闻标题里“中国”“今天”“发布”这类词可能会在60%以上标题里出现，它们对分类没有帮助，但也不至于占满词表。min_df=2针对的是语料规模：如果总样本只有5000条，min_df=5会丢掉很多长尾的实体词，而这些词在新闻标题里恰恰是强信号。“特斯拉”如果只出现两次，min_df=2正好能留下它，min_df=3就把它滤掉了。
sublinear_tf=True值得单独解释：原始TF跟标题长度成正比，但新闻标题长短差异很大。一条40个字的标题里某个词出现3次，和一条8个字的标题里同一个词出现2次，信息含量完全不同。取1+log(tf)之后，词频差异被缩小，模型不会过度关注长标题里的高频重复词。这个参数在短文本上效果显著，我基本上每次都开。
3.3 从TF-IDF到BERT：什么时候该升级特征方案
TF-IDF不是终点，但也不是什么项目都要上BERT。判断依据就一条：你的TF-IDF baseline在易混类别上到底差在哪。如果科技和财经混淆严重，是因为科技类标题里大量出现“融资、股价、市值”这些财经词，这时升级向量化没什么用。真正的问题是你的标签体系里这两个类本身边界模糊，或者说新闻稿里科技公司新闻和财经新闻天然就是一体的，需要先合并类别。
换BERT的典型信号是：词表重叠度高的类别开始拖累macro F1，比如“教育”和“社会”，标题里都是“学校、学生、考试、政策”这种词，TF-IDF只看词面，看不出“考研复试线调整”到底算教育政策还是社会新闻。这种情况下，用中文预训练模型做微调或者拿句向量当特征，通常能带来几个点的提升。
但要注意数据量。毕业设计手里通常只有几千到一两万条标题，直接微调BERT很容易过拟合，验证集F1在训练过程中先升后降。更常见的做法是分两步走：先用预训练模型把标题转成句向量，再喂给逻辑回归；数据量超过两万、且你有明确的类别混淆瓶颈时，才考虑微调。这个顺序兼顾了效果、显存和论文工作量，也让机器学习算法选型有了对比实验。
4. 模型选型与训练：朴素贝叶斯、逻辑回归与线性SVM的调参路径
4.1 先跑通朴素贝叶斯：一个合理的baseline
拿到TF-IDF特征后，第一个要跑的不是深度学习，而是朴素贝叶斯。MultinomialNB在新闻标题这种高维稀疏的离散特征输入上表现稳定，训练几乎是一瞬间的事，而且它对特征独立性的假设在短文本上反而没那么苛刻——标题本来就短，词与词之间的统计依赖比长文本弱很多。它产生的分类结果，是后面所有模型都要对比的基准。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report nb = MultinomialNB(alpha=1.0) nb.fit(X_train_sel, train['label']) pred_nb = nb.predict(X_val_sel) print(classification_report(val['label'], pred_nb, digits=3))alpha是拉普拉斯平滑系数，默认1.0。在标题分类里，alpha对结果的影响比较小，但值得放进网格搜索里试一组[0.1, 0.5, 1.0]。alpha越大，模型对训练集里没出现过的特征组合越保守，不容易受单条标题里的生僻词影响。如果你的语料里每个类别的训练样本量比较均衡，alpha=0.1通常能略微提升F1；如果样本量小，还是老老实实用默认值。
先跑NB还有一个目的：它能暴露数据的问题。如果NB的macro F1在0.85以上，说明数据本身是干净的，标签边界也比较清楚，后续模型提升空间有限；如果NB的F1只有0.6，说明特征或标签有系统性毛病，这时候不急着换模型，回头检查数据划分和清洗。
4.2 用Pipeline和网格搜索调LogisticRegression与LinearSVC
朴素贝叶斯是baseline，真正要调的通常是LogisticRegression和LinearSVC。两者在稀疏文本特征上表现接近，逻辑回归还能输出概率，所以我一般把逻辑回归当主力，线性SVM作为对比项放论文里。
调参不要手工一个个试。把TF-IDF、特征选择、分类器串成Pipeline，交给GridSearchCV一次性搜完，既防止特征泄漏，又能并发跑多个参数组合。
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV pipe = Pipeline([ ('tfidf', TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize)), ('select', SelectKBest(chi2)), ('clf', LogisticRegression(max_iter=2000)) ]) params = { 'tfidf__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)], 'tfidf__max_df': [0.7, 0.9], 'tfidf__min_df': [1, 2], 'select__k': [3000, 5000, 8000], 'clf__C': [0.1, 1.0, 10.0], 'clf__class_weight': [None, 'balanced'], } gs = GridSearchCV(pipe, params, cv=5, scoring='f1_macro', n_jobs=-1) gs.fit(train['title_clean'], train['label']) print(gs.best_params_) print(gs.best_score_)select__k和clf__C是这组参数里最值得调的。卡方特征选择会把特征按与类别的相关性排序，k太小会丢信号，k太大会引入噪声；C是逻辑回归正则化强度的倒数，C越大模型越激进，在特征维度上万时很容易过拟合，所以搜索区间设在0.1到10就够了。class_weight='balanced'在类别不均衡时能立竿见影，但如果你的标签分布已经做得比较均衡，这个参数加不加区别不大。
注意clf那一段如果换成LinearSVC()，参数里就不再有class_weight之外的概率输出，scoring='f1_macro'仍然适用，但后续做概率阈值调整时会受限。这也是我优先用逻辑回归的原因——毕设里展示一个能输出置信度的预测接口，比多调出一个点的F1更可观。
4.3 评估指标怎么读：别只看accuracy，看macro F1与混淆矩阵
如果类别分布接近均衡，accuracy是有参考价值的；但新闻标题类别几乎不可能完全均衡，“财经”可能比“军事”多出三倍样本，这时accuracy完全由大类主导，模型哪怕把所有军事标题都错分到财经，accuracy可能还有85%。所以统一用macro F1做主指标，它的计算方式是小类别权重大，模型必须把每一类都照顾到才能拿到高分。
from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(val['label'], pred_nb, labels=gs.classes_) print(cm)混淆矩阵要打印出来看过才算完。我对每一行对角线之外的最大数值都问一句“这两个类为什么分不开”。比如体育和娱乐混，通常是明星八卦类标题既被标成娱乐又带有体育人物；科技和汽车混，通常是“自动驾驶”“智能座舱”这类词穿了两件马甲。这类问题在数据清洗和标签映射阶段解决，比换模型便宜得多。
另外，周志华《机器学习》里谈代价敏感学习时的那节值得翻一下：当你觉得“把军事新闻错分到游戏”和“把游戏新闻错分到军事”代价完全不一样时，就不能只看F1。毕设级别可以不做代价矩阵，但评估报告里要写清楚这个局限，答辩时反而是一个加分的思考点。
5. 常见问题排查：让新闻标题分类系统翻车的5个真实原因
5.1 训练F1接近0.97，测试F1只有0.7——数据泄漏
现象：训练集上分类报告堪称完美，验证集上一塌糊涂，且diff非常稳定，不是波动而是系统性暴跌。
原因：最常见的不是模型过拟合，而是数据泄漏。典型操作是先把全部语料喂给了TfidfVectorizer.fit_transform，然后再切分训练集和测试集。fit_transform会统计整个语料的词表、文档频率、IDF权重，测试集的信息在这一步已经参与进了特征构建，相当于考试前把答案贴在了草稿纸上。
解决：严格保证任何特征工程步骤，分词、向量化、特征选择，都要先切分再fit。全流程只有训练集可以fit_transform，验证集和测试集一律transform。如果你用的是Pipeline，这个顺序由Pipeline自动保证，但仍然要自查一下有没有在Pipeline之外单独处理过数据。
5.2 分词后出现大量“突发”“今天”“报道”等无判别力词——停用词和词表问题
现象：打印特征名时发现权重最高的词是“今天”“报道”“中国”“进行”这种泛用词，模型在这几个词上分配了大量权重。
原因：jieba词典是通用的，停用词表也是通用的，两者都没针对新闻标题领域做适配。“据报道”在三个类别里出现频率一样，模型学不到它的判别力，只会白白占用特征维度，干扰真正有价值的实体词。
解决：建一个新闻标题自己的停用词表，把“今天、昨日、报道、记者、快讯、最新”这类词放进去。注意不要一次性加太多，每次加了词表后重跑一次验证集F1，F1不降就保留，降了就回滚。这个做法很笨，但踏实，而且最后能直接写进毕设论文的“特征工程”一节。
5.3 所有预测都偏向样本量最大的类别——类别不均衡
现象：验证集里游戏类样本几乎全错分成科技类，模型对所有类别的预测概率都偏向大类。
原因：逻辑回归和线性SVM的损失函数没做类别加权，决策边界天然偏向先验概率大的类别。新闻标题数据集里这种偏斜很常见，“科技”类能抓到一万条，“军事”类可能只有六百条。
解决：最直接的是在逻辑回归里设class_weight='balanced'，让sklearn按类别反比重新加权。如果你想在论文里多写一点，可以再测一种方案：训练完后用predict_proba的输出除以各类别在训练集中的先验概率，再取argmax，这叫后验概率校正，能直观展示你对模型的掌控力。数据增强式的复制少数类样本是下策，容易造成重复样本过拟合。
5.4 同一条标题每次预测结果都不一样——随机性“玄学”
现象：模型训练完后，对同一条验证集标题连续预测两次，两次出的类别不同；或者同一条代码隔天再跑，F1波动了一两个点。
原因：GridSearchCV内部对数据做了多次随机划分，某些模型的求解过程也依赖随机初始化。即便数据没变，只要random_state没固定，每次跑出来的模型就不完全一样。这不叫玄学，这是随机种子没锁死。
解决：全局统一固定随机种子。train_test_split里固定，GridSearchCV里固定cv的划分方式，LogisticRegression里固定random_state。如果追求绝对可复现，给cv传一个固定的StratifiedKFold实例，而不是传一个数字让它自己切，这样网格搜索里每次的验证集划分也是确定的。调参时所有实验结果变化都能归因到参数改动，而不是命。
5.5 代码在自己机器上能跑，换台电脑就崩——绝对路径与依赖版本
现象：在家里Windows上训练好的模型，拿到答辩教室的电脑上跑预测脚本，报FileNotFoundError，或者joblib.load成功但predict时报维度不匹配。
原因：训练脚本里写了C:\Users\xxx\...这种绝对路径，换机器后路径失效；或者news_userdict.txt、stopwords.txt没跟代码打包，分词结果和原来不一样。更隐蔽的是sklearn版本不一致，旧版本训练出的joblib文件在新版本里可能加载失败。
解决：项目里所有路径基于脚本所在目录用os.path.join拼接，不要写死盘符；自定义词典、停用词表、label映射文件全部放进同一个项目目录，用相对路径引用；依赖统一锁requirements.txt并在答辩演示前从头到尾重跑一遍训练脚本，把“换机器跑不起来”这个风险提前消掉。
6. 封装与验证：用joblib持久化模型，写一个可复用的预测接口
6.1 模型、向量器、特征选择器必须一起保存
训练完别只保存分类器。预测一条新标题时，要先走一遍和训练时完全一致的处理流程：清洗、分词、TF-IDF变换、卡方特征选择，最后才是模型预测。TF-IDF的词表、卡方选择的特征索引都存在对象里，少了任何一个，预测接口都会崩。
import joblib artifact = { 'vectorizer': vectorizer, 'selector': selector, 'model': gs.best_estimator_.named_steps['clf'], 'classes': gs.best_estimator_.classes_, } joblib.dump(artifact, 'news_clf.joblib')用一个字典把四个对象打包保存，是最省心的做法。.joblib格式对包含大数组的sklearn对象兼容性最好，不要用它存pandas DataFrame，那会让持久化文件体积失控。加载时一个joblib.load拿回全部依赖，不用记三个文件名。
6.2 写一个最小的预测接口：输入标题、输出类别
预测函数只做一件事：读一条字符串，返回类别名和置信度。
import joblib artifact_path = 'news_clf.joblib' art = joblib.load(artifact_path) def predict_title(title: str, topk: int = 3): vec = art['vectorizer'].transform([title]) sel = art['selector'].transform(vec) proba = art['model'].predict_proba(sel)[0] idx = proba.argsort()[::-1][:topk] return [(art['classes'][i], float(proba[i])) for i in idx] print(predict_title('央行宣布降准0.25个百分点'))transform([title])这里的方括号别漏，sklearn的transform默认要二维输入，传字符串会被当成字符序列处理。返回格式设计成二元组列表而不是单个字符串，有个好处：等于把置信度暴露给调用方，后续做阈值过滤或人工复核时不需要改接口。
6.3 冒烟测试：用自己的样本做验收，而不是只看验证集分数
验证集分数是整体统计，做不了落实到单条样本的验收。我会留出十到二十条语料之外的标题，事先人工标好预期类别，再跑一遍预测脚本，做一个最朴素的冒烟测试：
smoke_cases = [ ('世界杯决赛今晚开打', '体育'), ('央行宣布降准0.25个百分点', '财经'), ('某游戏全球服务器今日公测', '游戏'), ] for title, expect in smoke_cases: result = predict_title(title)[0] print(f'{title} -> {result[0]} ({result[1]:.3f}) expect {expect}')如果模型给出的Top1类别跟预期不一致，先看Top3里有没有预期类别。如果预期类别在Top2，说明是边界样本；如果压根没进Top3，那就不是单条问题，要回数据分布里查。冒烟测试之后，再检查一下label是数字还是字符串——很多训练脚本会把类别标签转成0到9的数字，预测时忘了做反向映射，接口吐出一串数字，没法用。这个坑我至少踩过两次，现在已经习惯把classes_和label的映射表写进artifact里，跟模型一起保存。
我现在拿到任何文本分类项目，第一件事永远是先看数据划分脚本，再确认清洗函数，最后才碰模型结构。新闻标题分类系统这个选题不大，但把数据、特征、模型、持久化这条链路完整走一遍，后面再做更复杂的NLP任务就有了可依赖的骨架。希望帮到你。
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