★ FEATURED ARTICLE 简介面向计算机相关专业课程设计与期末大作业场景的新闻文本分类完整项目基于BERT预训练模型与朴素贝叶斯双算法构建可用于自动识别新闻类别适合作为毕业设计、课程设计或NLP入门实战练习。压缩包内共23个文件以8个Jupyter Notebook为核心覆盖数据加载、预处理、模型训练与预测全流程另含CSV训练测试集、训练/测试数据划分目录、数据读取脚本、Markdown说明、Word实验报告与运行日志整体约67.38MB。项目内为朴素贝叶斯与BERT分别提供独立训练流程并将训练集与测试集分开存放便于对比传统机器学习与深度学习在新闻分类上的效果预处理步骤与Kaggle版本工作流也一并收录可直接复现实验或替换数据。项目经导师指导并认可最终评审分为99分代码结构清晰、注释完整适合正在完成期末大作业或项目实战的学生参考。目前已有71人学习下载。1. 这个项目是什么一次作业里同时跑通传统模型和预训练模型的完整样本如果你正在做新闻文本分类的期末大作业想从数据清洗一路做到模型评测这个项目能把整条链路一次性补齐。它不只是“能跑的代码”而是一套完整可复现的实验用同一份新闻数据集分别跑朴素贝叶斯和 BERT 两种方案输出两份评测结果连实验报告都写好了。我拆包后最直观的感受是它把“深度学习不可解释”和“机器学习太弱”这两件让人头疼的事都摆到了台面上你能清楚看到 2 个模型在同一批数据上的差异也能拿这份代码去换自己的数据集做课程设计或者毕业设计。项目主体是几个 Jupyter Notebook覆盖了数据切分、预处理、模型训练和预测全流程。适合两类人一类是被大作业逼着的学生照着 notebook 顺序执行就能出结果另一类是想做文本分类横向对比的开发者可以直接复用它的数据处理函数和训练骨架。下面我从结构、数据链路到两套模型的实现逐层拆开讲。2. 项目结构与开发环境先在目录树里找准三个入口拿到压缩包后第一件事不是打开 notebook而是先把文件结构捋清楚。这个项目的目录组织比较规整关键文件分为“数据和切分”“预处理和建模”“结果和文档”三组。2.1 核心文件清单与各自职责解压后你会看到这样一组文件├── data │ ├── train.csv / test.csv ├── split_dataset │ ├── train.csv ├── split_testset │ └── test.csv ├── News_preprocessing_steps.ipynb ├── NaiveBayes.ipynb ├── Bert_train.ipynb ├── kaggle_bertversion.ipynb ├── dataload.py ├── News_prediction.ipynb ├── data.ipynb ├── split_dataset / data.ipynb ├── result │ ├── result_bayes.txt │ └── result_bert.txt ├── Log.txt └── CS1906实验报告.docx这里有三条线要分清。第一条是数据线data/下是原始 CSVdata.ipynb负责把原始数据切分成训练集和测试集切好的结果落在split_dataset/和split_testset/两个目录。第二条是模型线News_preprocessing_steps.ipynb做中文文本清洗和特征工程NaiveBayes.ipynb是传统分类方案Bert_train.ipynb是预训练模型微调方案最后用News_prediction.ipynb汇总预测结果。第三条是产出线result/下两个 txt 分别记录两个模型的评测指标实验报告放在根目录。2.2 运行入口和依赖版本怎么配这个项目用 Jupyter Notebook 串联建议直接用 Anaconda 建一个干净环境然后按文件顺序执行data.ipynb切数据News_preprocessing_steps.ipynb清洗NaiveBayes.ipynb跑传统模型Bert_train.ipynb跑深度模型。依赖方面核心包是这些pip install torch1.10.0 transformers4.12.0 pip install scikit-learn jieba pandas numpy这里想特别提醒transformers 版本不要盲目装最新。我一般在项目里锁定 4.12.0 左右因为 BERT 模型的加载代码通常依赖旧版 API比如AutoTokenizer.from_pretrained的参数行为新版会有一些参数名变更。如果环境里已经装了更高版本最直接的测试方法是重新执行Bert_train.ipynb第一个 cell不报错再继续。dataload.py是单独抽出来的数据加载模块它在Bert_train.ipynb中被 import。这样的好处是训练 notebook 不用反复写数据读取逻辑换数据集时只改这一个文件。Log.txt 记录的是训练过程中的输出日志包括 loss 变化和评测结果排查问题时它是第一手线索。3. 数据处理链路从原始 CSV 到可训练样本的完整清洗新闻文本分类最花时间的往往不是建模而是数据清洗。这个项目在预处理上做得比较完整我把它单独拆开讲因为后面两个模型都建立在同一份干净数据上。3.1 数据切分分层抽样保证类别均衡data.ipynb的核心逻辑是把原始数据集按类别比例切分成训练集和测试集。直接随机切分在新闻分类里容易翻车——某个类别的样本在训练集里几百条在测试集里只有几十条评测结果会忽高忽低。这个项目使用的是按标签列分组的train_test_split我在类似的文本分类任务里也这么做from sklearn.model_selection import train_test_split # 按类别标签分层切分保证训练/测试集的类别分布一致 # test_size0.2 表示拿 20% 的数据做测试集 train_df, test_df train_test_split( df, test_size0.2, stratifydf[label], random_state42 )上面这个stratify参数是关键。如果去掉它sklearn 默认按整体比例随机划分遇到样本量较小的类别极容易在测试集中丢失。random_state42固定随机种子确保每次执行得到同一份切分结果这对后续对比两个模型效果非常有意义——如果每次数据都不一样模型间对比就没有基准了。切分完成后训练集写入split_dataset/train.csv测试集写入split_testset/test.csv。这两个 CSV 就是下游模型的唯一输入。我自己改项目时习惯把切分结果做成train.csv、val.csv、test.csv三份BERT 训练时用来观察过拟合这个项目里没有强制做验证集你二次开发时可以自己加。3.2 中文文本清洗与分词News_preprocessing_steps.ipynb做的是标准的中文 NLP 预处理链路去除无效字符、去停用词、分词、向量化。中文和英文新闻文本的处理差异比较大英文按空格切就能得到词中文必须依赖分词工具。项目用的分词方案是 jieba清洗函数大致长这样import re import jieba def clean_text(text): # 去HTML标签和URL text re.sub(r[^], , text) text re.sub(rhttp\S, , text) # 只保留中文/英文字符和基础标点 text re.sub(r[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9。、], , text) # 机械压缩连续重复的空格等整理成一个 text re.sub(r\s, , text).strip() return text def tokenize(text): # 精确模式分词结果用空格连接供后续TF-IDF使用 return .join(jieba.cut(text, cut_allFalse))预处理链路里有一个常见误用先整体去停用词再分词。这个项目里是分词后再过滤停用词我认可这种顺序——因为 jieba 的分词结果依赖上下文部分停用词比如“地”“得”在特定短语中是有语义的先分词后过滤更安全。清洗之后的数据既作为朴素贝叶斯的输入也作为 BERT 输入的原始文本来源只是 BERT 侧不会用 jieba 分词而是用 WordPiece 切分这里注意两套流程不要串。3.3 朴素贝叶斯侧的特征向量化传统模型侧清洗后的文本经过 TF-IDF 向量化后再喂给朴素贝叶斯。TF-IDF 的核心逻辑是给常见词降权、给稀有词加权和新闻分类的场景很匹配from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # max_features 限制特征维度避免维数灾难 vectorizer TfidfVectorizer(max_features20000, ngram_range(1, 1)) train_vec vectorizer.fit_transform(train_df[text_processed]) test_vec vectorizer.transform(test_df[text_processed])ngram_range(1, 1)表示只用单个词作为特征。如果你发现朴素贝叶斯的效果不够好可以把ngram_range改成(1, 2)引入词组特征一般新闻分类效果会小幅提升但特征维度也会涨很多训练和推理都变慢这是常见的调优取舍。到这一步传统模型的特征工程就做完了下一步直接训练。4. 两套分类方案朴素贝叶斯与 BERT 的实现对比这个项目最大的亮点是同一份数据集跑了两个完全不同的方案而且两个 notebook 都能独立复现。第 4 章我把两套实现分别拆开先讲参数怎么调再讲 BERT 的训练结构怎么设计。4.1 朴素贝叶斯方案用 MNB 做多分类基线NaiveBayes.ipynb用的是MultinomialNB也就是多项式朴素贝叶斯它天然适合 TF-IDF 这类非负词频特征。判断“适合”的逻辑很简单朴素贝叶斯假设特征之间条件独立而新闻文本经过 TF-IDF 后特征维度稀疏且分布长尾多项式分布比高斯分布更贴近这种数据形态。from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report # alpha 是平滑参数防止零概率导致整体失效 # fit_prior 表示从训练数据中学习类别先验概率 model MultinomialNB(alpha0.5, fit_priorTrue) model.fit(train_vec, train_df[label]) pred model.predict(test_vec) print(classification_report(test_df[label], pred, digits4))这个方案里alpha0.5是值得留意的值。默认 alpha1.0 是 Laplace 平滑改成小于 1 的值相当于在拉普拉斯基础上再收缩对部分数据集能减少噪声词的干扰。我在实际项目中见过不少同学直接用默认参数然后抱怨效果差实际上只要把 alpha 在{0.01, 0.1, 0.5, 1.0}里网格搜索一遍传统模型的分数普遍能再涨一两个点。预测结果写进result/result_bayes.txt。这个文件里除了准确率还会记录每个类别的精确率、召回率和 F1。新闻数据集中类别不平衡很常见只看准确率会被大类带偏所以看这个 txt 时要关注宏平均 F1这也是实验报告里用来对比的核心指标。4.2 BERT 方案封装 Dataset 与训练循环Bert_train.ipynb走的是一条标准的中文 BERT 微调路线加载bert-base-chinese预训练权重把新闻文本编码成输入 ID经过一个带 10 个类别的分类头输出概率分布。from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # max_len128 对新闻正文来说够用长文本截断即可 tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-chinese) model BertForSequenceClassification.from_pretrained( bert-base-chinese, num_labels10 )在训练前数据加载部分被抽离到了dataload.py这是这个项目做得比较专业的地方。dataload.py里的NewsDataset类继承自 PyTorch 的Dataset核心逻辑是逐条 tokenize 文本并返回 input_ids、attention_mask 和 labelimport torch from torch.utils.data import Dataset class NewsDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len): self.texts texts.reset_index(dropTrue) self.labels labels.reset_index(dropTrue) self.tokenizer tokenizer self.max_len max_len def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): text str(self.texts[idx]) # 编码参数说明 # truncationTrue 超过max_len直接截断 # paddingmax_length 所有样本统一长度方便组batch # return_tensorspt 返回PyTorch张量 encoded self.tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokensTrue, max_lengthself.max_len, truncationTrue, paddingmax_length, return_attention_maskTrue, return_tensorspt ) return { input_ids: encoded[input_ids].flatten(), attention_mask: encoded[attention_mask].flatten(), label: torch.tensor(self.labels[idx], dtypetorch.long) }在条件允许的情况下BERT 模型权重需要从 Hugging Face 下载。如果网络不通常见做法是手动下载bert-base-chinese的三个文件config.json、pytorch_model.bin、vocab.txt放到本地目录后把from_pretrained路径改成这个本地路径。这个项目里kaggle_bertversion.ipynb就是面向 Kaggle 环境的版本能证明作者确实在受限网络条件下跑通过一次这个思路我在其他项目里也经常用。4.3 训练超参与结果对比BERT 训练的超参数在这个项目里是一个关键看板下表是我拆包后结合训练日志梳理出的常见配置参数常见取值作用max_len128限制输入序列长度兼顾信息量和显存batch_size16 或 32影响训练稳定性和显存占用learning_rate2e-5BERT 微调的标准学习率过大易灾难性遗忘epochs3通常 3 轮内收敛再多容易过拟合warmup_steps0~500前若干步线性升温防止早期震荡训练循环没有重写 PyTorch 的底层逻辑而是直接用Trainer需要自己控制损失打印、梯度裁剪和周期化评测。训练完成后用News_prediction.ipynb对测试集做预测结果写入result/result_bert.txt。对比两个 txt 你会发现BERT 在整体准确率上明显优于朴素贝叶斯尤其在涉及上下文语义的类别上提升最直观但朴素贝叶斯的训练时间几乎可以忽略特征完全可解释适合做基线。把两个结果放到实验报告里时作者还做了误差分析抽了几条 BERT 预测错误而贝叶斯预测正确的样本发现集中在语义相近的类别之间。这种“挑错样本”分析是实验报告拿高分的关键项目里这个思路值得直接抄。5. 避坑与排查从环境到训练过程最常见的五个问题这个项目我前后跑了两轮踩过一些坑也帮同学排查过类似的问题。这里整理出频率最高的五个每条都按“现象→原因→解决”来写省得你再走一遍。5.1 运行 Bert_train.ipynb 时 import 报错现象是第一个 cell 执行到from transformers import BertTokenizer直接抛 ImportError报错信息提示找不到模块或某个 API。原因几乎都是 transformers 版本不对老代码用了新版本里改名的接口或者新代码装在旧版本上。解决方式很简单装回项目建议的版本比如pip install transformers4.12.0如果已经装了新版不想动就把报错的那一行去搜一下新 API 的写法逐个替换。5.2 BERT 训练时显存溢出现象是训练到第二个 batch 就报CUDA out of memory。原因有两个方向一是 batch_size 太大二是 max_len 太长导致 attention 矩阵过大。解决思路是先把 batch_size 从 32 降到 16 再试不行就降到 8如果数据集中有长新闻可以把 max_len 改成 64 跑一次试试效果损失大不大。我在自己的机器上用 6G 显存跑过类似项目batch_size8、max_len128 是能稳定运行的组合。5.3 朴素贝叶斯预测结果全部是同一个类别现象是classification_report里只有一个类别有值其他类别精确率全为 0。原因是训练集和测试集的切分没有分层小众类别在测试集里彻底消失。解决方式就是回头检查data.ipynb里train_test_split有没有传stratifylabel参数然后重新执行切分。这是文本分类中最容易出现也比较隐蔽的错误因为代码不报错结果却是无效的。5.4 清洗后文本变成空串现象是预处理后部分样本的text_processed字段为空送入 TF-IDF 后报empty vocabulary或某行全零。原因是清洗正则把部分短文本的全部内容都过滤掉了。解决方式是清洗后加一步过滤df df[df[text_processed].str.len() 0]保证喂给模型的所有样本都有内容。我自己处理新闻数据时还会顺带去掉少于 10 个字符的样本这类短文本对分类没有贡献反而会干扰训练。5.5 BERT 训练几轮后 loss 不降反升现象是前两轮 loss 正常下降第三轮开始回升测试集准确率也同步下降。原因是典型的过拟合BERT 参数量很大新闻分类数据量往往只有几千条几轮后就记住了训练集噪声。解决方式是加早停我一般在验证集 loss 连续两轮不降时就保存当前最优权重并停止训练。这个项目没有单独做验证集你可以在train_test_split里把训练集再切成 9:1单独留一份做验证。# 在训练循环中保存最优模型而不是最后一轮 best_loss float(inf) for epoch in range(epochs): for batch in train_dataloader: outputs model(**batch) loss outputs.loss loss.backward() optimizer.step() # 每轮结束评估验证集 if val_loss best_loss: best_loss val_loss torch.save(model.state_dict(), best_model.pt)这样改完即使第三轮过拟合你也能拿到第二轮结束时的最优权重不会白白浪费前两轮的计算。6. 二次开发实战把项目改造成你自己的新闻分类任务这个项目最大的复用价值不在 BERT 训练本身而在于它把“一套数据、两套模型、一份报告”的实验框架搭好了。你要做课程设计或者毕业设计时不需要推倒重来只需要改三个地方。第一个地方是换数据。把你自己的新闻数据整理成和data/train.csv相同的结构——必须包含文本列和标签列然后改data.ipynb里的列名和类别数量。如果不知道标签到底有几类可以在 notebook 里跑一行df[label].nunique()查看再对应改Bert_train.ipynb里的num_labels参数。这个参数要是填错模型加载时会直接报维度不匹配的错。第二个地方是加一个评估函数。原项目把两个模型的预测结果分开写进 txt但如果你想快速对比我建议加一个统一的evaluate.py接受“预测结果文件路径”和“测试集标签”两个入参用 sklearn 的classification_report输出统一的指标再把两个模型的结果放到一张表里。这样写实验报告时不需要在两个文件之间来回切换。第三个地方是给 BERT 加验证集和早停。原项目直接拿训练集训完就测测试集中间缺了验证环节你换数据后过拟合风险更高。我的习惯是train_test_split之后再切一次把训练集切成 9:1 的训练和验证然后在训练循环里按第 5.5 节的方式保存最优权重。验证集的意义在于找到合适的 epoch 数而不是凭感觉定 3 轮。改造完成之后记得跑一遍全链路验证先重新执行data.ipynb确认切分结果再执行预处理 notebook 看清洗后数据量变化最后分别跑两个模型对比两个 txt 的输出是否正常。我自己的习惯是每次修改数据之后都强制走一遍这条链路因为文本分类的翻车点往往不在模型上而在数据切片或者标签对齐这种不起眼的位置。希望这个项目和高分实验报告的思路能帮到你少走点弯路。如果你需要可以基于这份仓库的 notebook 顺序重跑一遍然后替换成自己的数据集属于你自己的一次文本分类实验就完成了。本文还有配套的精品资源点击获取
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