【摘 要】
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摘要：随着内容人工智能分发系统的不断成熟，各社交新媒体平台采用千人千面的分发机制，满足了广大用户的线下兴趣阅读需求，让不同年龄和阶层的人群都成为自媒体文章的消费者。在经济效益的驱动下，越来越多的团队和个人在内容创作上的持续增加投入，产生了巨量的自媒体文章。对自媒体文章的文本分类研究，在舆情监控、广告投放、情感分析和商业推荐上都有很重要的意义。用经典的文本分类方案来做自媒体文章分类，存在很多挑战。因
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摘要：随着内容人工智能分发系统的不断成熟，各社交新媒体平台采用千人千面的分发机制，满足了广大用户的线下兴趣阅读需求，让不同年龄和阶层的人群都成为自媒体文章的消费者。在经济效益的驱动下，越来越多的团队和个人在内容创作上的持续增加投入，产生了巨量的自媒体文章。对自媒体文章的文本分类研究，在舆情监控、广告投放、情感分析和商业推荐上都有很重要的意义。用经典的文本分类方案来做自媒体文章分类，存在很多挑战。因此有必要对自媒体文章分类进行针对性的探究，为自媒体文章提供更好的文本分类器以满足进一步的应用。该文比较了经典的贝叶斯算法和基于深度学习的CNN算法在自媒体文章分类上的性能差异，并引入了word2vec /FastText/Glove等词向量工具来优化CNN算法，通过实验验证了这种优化带来的效果优势。
关键词：文本分类;CNN;深度学习;word2vec;FastText;GloVe;贝叶斯
中图分类号：TP391
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