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简介：面向人工智能专业本科毕业设计与课程设计的新闻标题分类系统项目包，基于机器学习完成中文文本分类全流程。项目覆盖了从数据预处理、停用词过滤、特征转换到模型训练与评估的完整链路，并自带Web可视化界面，便于交互式演示。压缩包共63个文件，大小10.93MB，主要包含7个Python脚本、16个HTML页面、13个CSS样式、8个JavaScript文件，加上txt数据/停用词表、SQL数据库、Word/PDF文档与ipynb分析笔记本，目录结构清晰。目前已有88人学习下载，系统涵盖多份中文停用词表、敏感词过滤表、标签映射字典、训练/测试语料和预处理实验笔记，同时提供PDF论文说明。无论是复现课题、借鉴代码结构，还是作为毕业设计文档素材，都能获得较完整的参考。

1. 为什么拿“新闻标题分类”当毕设或练手项目：一个能跑通全流程的机器学习选题

第一次看到“TUST本科毕业设计（基于机器学习的新闻标题分类系统）.zip”这个标题时，我的第一反应是：这学生选题选得很聪明。新闻标题分类在机器学习里属于文本分类的经典子问题，难度适中、数据好找、模型可选范围大，从传统的朴素贝叶斯到当下的预训练模型都能接上，既不会因为太简单显得水，也不会因为太难导致毕设做不完。更关键的是，这个题目能完整覆盖“数据清洗 → 特征工程 → 模型训练 → 评估调参 → 结果可视化”的机器学习应用流程，是一个非常标准的练手闭环。

作为一个看过不少毕设翻车现场的一线从业者，我见过太多学生拿着个公开数据集就跑模型，最后答辩被问“你的数据是怎么清洗的”“这个参数为什么这么设”就卡壳。新闻标题分类的好处在于：标题是短文本，噪声模式集中，类别边界相对清晰，哪怕只用TF-IDF加朴素贝叶斯也能跑到不错的准确率，后续换BERT又有明显提升空间。这篇笔记我就按当年自己复现同类系统时的思路，把这个项目的完整落地路径拆开讲，从数据处理到模型调优、从避坑到如何把别人的毕设包变成自己的东西。

这个方向适合三类人：正在选毕设题目的本科生，想快速上手文本分类的机器学习入门者，以及需要一套短文本分类基线方案做对比的从业者。下面我直接按实操顺序推进。

2. 新闻标题分类系统的整体架构：数据流、模块划分与选型理由

2.1 先画清楚数据流：标题文本从原始语料到最终类别的完整路径

代码可以后写，数据流必须先想清楚。一个新闻标题分类系统无论用什么算法，本质上都在处理一条同样的链路：原始标题字符串 → 清洗后的规范化文本 → 分词与去停用词 → 向量化 → 分类模型 → 类别输出。中间任何一步处理不当，都会直接降低最终准确率。我见过不少毕设代码里，同学把精力全花在调模型上，结果数据清洗只做了一行简单的strip，完全没处理公众号标题里常见的“【】”和话题标签，最终模型学到的其实是噪声。

以常见的新闻标题分类数据集为例，类别通常覆盖财经、体育、娱乐、科技、社会等。数据由爬虫抓取或公开数据集提供。这里有个实际经验：做毕设时不要执着于自己写爬虫，直接找公开的新闻标题数据集更高效，清华的THUCNews、搜狗新闻语料库都是从业者和学生常用的来源，处理完之后按比例切分训练集、验证集和测试集。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv('news_titles.csv', encoding='utf-8') # 只保留标题文本和类别标签两列，去掉多余字段 df = df[['title', 'category']].dropna() # 过滤掉标题长度小于2的异常样本 df = df[df['title'].str.len() >= 2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df['title'], df['category'], test_size=0.2, random_state=42, stratify=df['category'] ) print(f"训练集样本数: {len(X_train)}, 测试集样本数: {len(X_test)}") print(f"类别分布:\n{df['category'].value_counts()}")

这段代码看起来简单，但有两个细节值得说。第一是stratify=df['category']这个参数，它保证训练集和测试集的类别分布保持一致。很多新手忽略这一点，结果某个类别在测试集里几乎消失，评估指标好看但实际泛化能力很差，这是典型的“黑匣子”用法——参数不知道什么意思就直接抄过来。第二是dropna()之后要做长度过滤，新闻标题偶尔会有空字符串或只含空白符的脏数据，跑到分词环节才报错又要回头查，不如一开始就过滤掉。这一步属于数据预处理中最基础的规则，却决定了后面模型训练是否顺畅。

2.2 为什么选短文本分类作为切入点：维度低、噪声集中、效果可见

很多人问：同样是文本分类，拿新闻正文做不是信息量更大吗？这里恰恰是标题分类的特殊价值。新闻标题一般不超过30个字，信息密度很高但重复模式也很明显，比如体育类标题高频出现球队名、比分数字，财经类高频出现“指数”“上涨”“市值”等词。这种词汇分布差异使得即便只用简单的词频统计也能获得不错的效果，非常适合用来理解机器学习模型“到底学到了什么”。

另外，短文本分类在工业界有真实需求，舆情监测中的标题研判、新闻App的内容自动打标签、资讯聚合平台的分类过滤，本质都是在做这个任务。做毕设时选这个题目，将来写到简历上也有实际业务场景可以讲，比单纯“做了一个分类器”更有说服力。热度搜索词里的“机器学习检测”“机器学习预测”其实都是同一类应用的不同表述，新闻标题分类就是做检测和预测的具体落地形式。

2.3 技术选型对比：传统机器学习模型 vs 深度学习模型，做毕设怎么选

这个项目技术路线选择上有两条主流路径：一条是传统机器学习路线，特征用TF-IDF或词频向量，分类器用朴素贝叶斯、逻辑回归或SVM；另一条是深度学习路线，用Word2Vec或预训练模型如BERT做文本表示。两条路线我都走过，直接说结论。

传统路线的好处是训练快、可解释性强、对硬件要求低。一台普通笔记本CPU跑逻辑回归，几千条训练样本几十秒就能完成训练和预测，调参也非常直观。缺点是F1值有上限，在语义理解上比较吃力。深度学习路线效果好，BERT类模型在标题分类上通常能比传统方法高出5到10个百分点的准确率，但训练时间和显存要求都上去了，调参也更依赖经验。毕设做这个题目，我一般建议两条路线都做：先跑传统模型拿到一个基线(baseline)，再用BERT做提升对比。答辩时这个对比本身就是亮点。

# 用逻辑回归作为基线模型 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline baseline_pipeline = Pipeline([ ('tfidf', TfidfVectorizer(max_features=50000, ngram_range=(1, 2))), ('clf', LogisticRegression(max_iter=1000, C=1.0)) ]) baseline_pipeline.fit(X_train, y_train) print(f"Baseline 准确率: {baseline_pipeline.score(X_test, y_test):.4f}")

这里的ngram_range=(1, 2)是文本分类中一个非常关键且常被忽略的参数。只考虑单个词（1-gram）会丢失“中国足球”这类组合词的语义信息；加入2-gram之后，模型能捕捉相邻词的共现关系，对短文本分类的提升通常比较明显。max_features=50000限制了特征维度，防止出现几十万个特征列拖慢训练速度。C=1.0是正则化强度的倒数，C越大正则化越弱，过拟合时调小这个值一般有效。我建议新手先把这条基线跑通，记住测试集准确率，后面所有优化都要与这个数字做对比。

3. 新闻标题噪声数据清洗：为什么这一步直接决定模型效果的天花板

3.1 噪声数据的来源：不只是“脏”“乱”“差”三个字能概括的

热词检索里反复出现“机器学习的噪声数据”，说明这是大家普遍关注也普遍吃亏的环节。新闻标题的噪声和普通文本不太一样，有几种典型形态：第一种是网站编辑加的固定前缀，比如“【快讯】”“【深度】”“多图预警”，这些字眼与内容分类无关，却会干扰模型；第二种是URL链接、@用户、话题标签混入标题；第三种是繁体字与简体字混杂，这在转载类新闻里很常见；第四种是表情符号和特殊字符，比如“→”“#”“★”等。

如果这些噪声不清洗，模型学到的特征就带有大量无关信号。比如体育类标题里老是出现“【直播】”前缀，模型可能把“直播”当成体育类的强特征，一旦财经类标题也出现“【直播】”（财经新闻直播很常见），分类就翻车。这不是模型的问题，是喂进去的数据本身就有问题。做毕设时，数据清洗部分写得扎实，答辩时老师看了会觉得这学生确实理解机器学习全流程，而不是只会调包。

import re def clean_title(text: str) -> str: # 去除URL text = re.sub(r'http\S+|www\.\S+', '', text) # 去除方括号前缀和话题标签，如【快讯】、#话题# text = re.sub(r'[【】#]', '', text) # 去除表情符号和特殊符号，保留中英文、数字和基础标点 text = re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fa5，。！？、：；]+', ' ', text) # 合并连续空格 text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() return text X_train_clean = X_train.apply(clean_title) X_test_clean = X_test.apply(clean_title)

这三条正则看起来粗暴，但对新闻标题这种短文本来说足够了。注意第三条正则里面用了\w加中文字符范围，\w本身匹配数字、字母和下划线，配合中文字符范围就能保留正常内容，同时把箭头、星号等符号替换成空格。为什么不直接删除而是替换成空格？因为“2022→2023”这样的标题里，箭头两侧都是有效信息，替换成空格可以避免把“20222023”这种错误拼接喂给分词器，这是我从实际翻车案例里学到的血泪经验。

3.2 中文分词与停用词表：jieba使用的三个关键参数

中文分词是中文文本分类和英文最不一样的地方。英文单词天然用空格分隔，中文必须依赖分词工具。目前最常用的还是jieba库，虽然腾讯、哈工大也有自己的分词方案，但jieba在毕设和中小型项目里用得最多，文档全、社区成熟、落地省心。

import jieba def tokenize_title(text: str): # 使用精确模式分词，不启用全模式和搜索引擎模式 tokens = jieba.lcut(text) # 过滤长度小于2的词，过滤纯数字 tokens = [t for t in tokens if len(t.strip()) > 1 and not t.isdigit()] return tokens sample_tokens = tokenize_title(X_train_clean.iloc[0]) print("分词结果示例:", sample_tokens)

用jieba.lcut而不是jieba.cut是为了直接拿到列表结果，省一步list()转换。过滤纯数字是因为新闻标题里的数字（年份、比分、股价）对类别区分的贡献不稳定，比如“2023”出现在所有类别里，留下只会增加维度浪费。长度小于1的词大多是单字语气词或噪声，直接过滤。

这里有个被很多人忽略的细节：jieba默认词库里包含一些人名、地名词条，如果你想更好地识别新闻标题里的人物，可以加载自定义词典。做毕设时这个操作属于加分项，放在论文里也很好写。

jieba.load_userdict('custom_dict.txt') # custom_dict.txt 每行格式: 词语 词频 词性 # 例如: 特斯拉 1000 n

3.3 停用词表要不要用：新闻标题场景的特殊性

停用词表在长文本分类里几乎是标配，但在新闻标题这种短文本场景里要谨慎。常见的停用词如“的”“了”“是”“在”等在标题里出现的频率其实不高，因为标题追求简洁；反而是一些看似有意义的词，如“今天”“昨日”“记者”等，在不同类别里都会出现，它们才是真正需要滤除的噪声。

我的做法是把通用停用词表(如哈工大停用词表)作为基础，再统计训练集里的高频跨类别词手动补充。比如“如何”“为何”“什么”这类疑问词在多个类别里都高频出现，属于典型噪声。但注意不要过度清洗，有些词在特定类别里占比极高，比如“比分”在体育类里的区分度很强，这种词坚决不能进停用词表。

stopwords = set() with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) tokens = [t for t in tokens if t not in stopwords]

这里要提醒：停用词表的来源和适用性要确认。网上流传的很多停用词表互相抄来抄去，有的还把“不”“没有”这种带情感倾向的词也放进去了，用在新闻标题分类里会损失信息。如果自己构建，至少要迭代两轮：先跑一次模型看分类错误的样本，再回来补充停用词表。这是典型的“机器学习检测”思维——通过结果反推数据问题。

4. 把标题变成向量：TF-IDF、N-gram与特征维度选择的实战调参

4.1 为什么不用词频向量而用TF-IDF：短文本里的词频陷阱

文本数据不能直接喂给模型，必须先变成数值向量。最简单的是词频向量（CountVectorizer），统计每个词出现了多少次。但对新闻标题来说，词频向量有一个明显问题：像“新闻”“记者”“今天”这类词出现在几乎每个标题里，词频很高但对分类没帮助。TF-IDF（词频-逆文档频率）的核心思想正是抑制这种常见词：如果一个词在几乎所有文档中都出现，它的IDF值就低，权重被压低；如果一个词只在少部分文档中出现，IDF值高，权重被放大。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer( max_features=30000, ngram_range=(1, 2), min_df=2, max_df=0.6, sublinear_tf=True ) X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train_clean) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test_clean) print(f"特征矩阵尺寸: {X_train_vec.shape}")

四个参数需要逐个理解。min_df=2表示词至少在2个标题中出现过才被纳入特征，避免单个标题里的生僻词成为干扰维度。max_df=0.6表示词在超过60%的标题中出现就忽略，这类词基本是“新闻”“一个”等全局词，对分类没有区分度。sublinear_tf=True是对词频做对数放缩，防止某个词在标题里重复出现时权重线性膨胀——新闻标题很短，一般不会重复太多，但做这个设置属于标准操作。这里继续沿用前面用过的ngram_range=(1, 2)而不是调整，是因为经过我的经验验证，在标题这种短文本上，1-gram加2-gram的组合往往是最优或接近最优的，3-gram以上会让特征维度暴增，收益却很小。

4.2 N-gram的上限怎么确定：为什么标题分类不需要3-gram

我之前看到有个同学把ngram_range设成(1, 3)，结果特征数量从3万涨到60万，训练时间翻了好几倍，准确率几乎没变。原理其实不难理解：新闻标题平均长度在15到25个字，3-gram组合词在这么短的文本里出现次数本来就少，统计意义不足。2-gram已经能覆盖绝大多数有区分度的组合词，比如“欧冠”“央行”“票房”这种体育和财经的强信号词。

如果是做BERT或Word2Vec这类深度模型，N-gram的概念会被网络结构隐式覆盖，不需要手工设置。但在传统机器学习路线下，我一般直接建议用(1, 2)起步，跑完基线后再试着单独跑(2, 2)或(1, 3)做对比，把这个对比过程写进论文里就是很好的实验分析。实操时如果你发现特征维度太大导致内存吃紧，优先降max_features而不是改ngram_range。

4.3 特征维度的经验值：3万维度还是5万维度？以训练集规模为标准

特征维度设多少没有绝对标准，我一般根据训练集的规模来估算。一个经验法则：训练样本数在一万条以内，max_features设置在20000到30000比较合适；样本数到五万以上，可以尝试50000。特征维度太少会丢失低频但关键的词，维度太多则引入噪声且拖慢训练。

# 通过稀疏矩阵的非零元素占比判断特征是否过于稀疏 sparsity = 1 - (X_train_vec.nnz / (X_train_vec.shape[0] * X_train_vec.shape[1])) print(f"特征矩阵稀疏度: {sparsity:.4f}")

这个代码块的作用是计算特征矩阵的稀疏度。机器学习里稀疏度超过98%是常态，因为每篇标题只包含少量词汇，大部分维度上都是0。如果发现稀疏度特别高（比如接近99.9%），说明很多特征维度几乎没出现过几次，可以降低max_features或调高min_df来压缩特征空间。这个经验性的判断方法，比盲目套别人的参数要靠谱得多。

5. 模型选型与对比实验：从朴素贝叶斯到BERT的完整链路

5.1 三套模型的定位与选型：朴素贝叶斯做基线，SVM做强化，BERT做提升

新闻标题分类的候选模型很多，做毕设时不需要全都跑一遍，但要选有代表性的跑对比。我的推荐是三件套：朴素贝叶斯——最简单的概率模型，训练极快，作为最低基线；逻辑回归或线性SVM——同为传统机器学习模型但效果更好，作为中间基线；BERT——预训练语言模型，效果上限最高，作为深度学习的代表。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.svm import LinearSVC models = { 'NaiveBayes': MultinomialNB(alpha=0.1), 'LinearSVM': LinearSVC(C=1.0) } for name, model in models.items(): model.fit(X_train_vec, y_train) acc = model.score(X_test_vec, y_test) print(f"{name} 准确率: {acc:.4f}")

这里有一个一般论文里不细说但实战很关键的点：MultinomialNB的alpha参数。朴素贝叶斯在计算概率时会做拉普拉斯平滑，alpha就是这个平滑系数。默认alpha=1.0在某些数据集上表现不佳，调成0.1或0.01反而更好。原因是新闻标题里很多词在某一类中出现的次数很少，平滑系数太大会让这些词的概率被人为抬高，稀释真正有区分度的词。这个参数属于典型的“小参数大影响”，值得单独做一组对比实验写进论文。

5.2 类别不均衡处理：当财经类样本是体育类的三倍时该怎么做

新闻标题数据集几乎必然面对类别不均衡问题。如果直接训练，模型会倾向于把不确定的样本分到样本量大的类别里。处理方式有三种常见选择：一是用类别权重class_weight='balanced'让模型在损失函数里自动调整少数类的权重；二是对少数类做过采样；三是对多数类做欠采样。实测下来，在标题分类这种任务里，第一种类别权重方法最方便，效果也稳定。

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight import numpy as np classes = np.unique(y_train) weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=classes, y=y_train) class_weight_dict = dict(zip(classes, weights)) svm_model = LinearSVC(C=1.0, class_weight=class_weight_dict) svm_model.fit(X_train_vec, y_train)

这里用compute_class_weight自动计算权重，而不是手动设定，因为手动设定容易拍脑袋。权重计算的逻辑是：样本量越少的类别，单个样本的权重越大。具体到新闻标题分类：如果你的数据集里“社会”类有2万条而“科技”类只有5000条，科技类的每个样本在训练时会被加权放大，迫使模型更关注科技类独特的词汇模式。

5.3 评估指标别只看准确率：精确率、召回率与F1的互补价值

很多毕设论文里只写一个准确率，答辩时被问“类别不均衡下准确率可能虚高，你怎么看”就慌了。新闻标题分类里，如果各类别样本量差距大，准确率会被多数类主导。比如数据里体育类占40%，模型把所有样本都预测成体育类就能拿到40%准确率，但这对其他类别毫无意义。

from sklearn.metrics import classification_report y_pred = svm_model.predict(X_test_vec) print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=classes))

classification_report会一次性输出每个类别的精确率、召回率和F1值。精确率是“预测成这个类别的样本里有多少是对的”，召回率是“这个类别的真实样本里有多少被找回来了”，F1是两者的调和平均。做毕设时这三项指标都要写进论文，尤其要关注样本量最小的那几个类别——如果科技类的F1远低于其他类别，说明模型对科技类标题的识别能力不足，需要在数据增强或特征方面下功夫。这一步也是整个系统的“机器学习模型”评估验证环节。

5.4 从传统模型升级到BERT：微调流程与显存控制

如果时间和硬件允许，用BERT做一次微调是毕设的加分项。中文场景推荐bert-base-chinese，Hugging Face的transformers库封装得很完善，调用成本不高。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') def tokenize_function(texts): return tokenizer(list(texts), padding=True, truncation=True, max_length=64) # 转换训练数据 train_encodings = tokenize_function(X_train_clean) test_encodings = tokenize_function(X_test_clean)

这里两个参数值得注意。max_length=64是经过考量的：新闻标题很短，绝大多数在30个字以内，BERT的tokenizer切出来也就20到40个token，设成64足够覆盖99%的样本，同时避免不必要的计算。truncation=True保证遇到超长标题时自动截断而不是报错。

训练时建议做两到三个epoch就够了。预训练模型在短文本分类上收敛很快，训练太久容易过拟合到训练集，在测试集上反而掉点。学习率用2e-5到5e-5之间，这是transformers库的常见经验值，比默认的1e-4更稳定。显存不够时把batch_size调小到8或16，不要动模型本身。

6. 拿到一份毕设压缩包后：如何快速验证真伪、跑通并改造成自己的项目

6.1 第一件事永远是看数据、看代码结构、看README

从标题来看，这份“TUST本科毕业设计（基于机器学习的新闻标题分类系统）.zip”大概率包含论文正文、源代码、数据集和答辩PPT。拿到压缩包后不要急着跑代码，先按优先级检查三样东西：数据集有没有切分好，代码里的路径是不是写死的绝对路径，README里有没有说明依赖库的版本。这三个坑我每次都提醒，因为太常见了。很多毕设代码是作者在自己电脑上跑的，路径写的是D:/...或/Users/xxx/...，换一台机器直接报FileNotFoundError。

先通读README，如果没有就看requirements.txt，再没有就直接看代码顶部的import和数据加载部分。毕设代码里最喜欢用的是pandas.read_csv加一个相对路径，这里改成自己机器上的绝对路径是第一步。这个检查过程不需要很深的技术功底，但能帮你省下后面大量排错时间。

6.2 复现代码的固定套路：重建虚拟环境、按依赖安装、逐模块验证

拿到代码后强烈建议用conda create -n news_classifier python=3.8新建一个干净的虚拟环境，不要直接装在base环境里，否则版本冲突会浪费一下午。

conda create -n news_classifier python=3.8 -y conda activate news_classifier pip install -r requirements.txt

装依赖时经常遇到的一个问题是：requirements.txt里没锁版本，比如只写了sklearn，安装时拿到了新版本，API可能变了。此时看报错信息逐个解决。通常毕设代码用到的库不会太偏门，无非是jieba、scikit-learn、pandas、matplotlib，如果涉及BERT则还有transformers和torch。装完依赖后先运行数据加载部分，打印出数据shape确认数据读进来了，再跑特征工程、模型训练，一步一步来，不要一次性运行整个脚本。如果数据和代码是从公开教程或GitHub上找来的改的，这一步尤其重要。

6.3 怎么摆脱“借鉴”的质疑：迁移学习对比、超参数重调、数据重划分

网上关于毕设查重和代码雷同的讨论很多，这里不谈这些，只谈技术层面如何把别人的基线改造成有你自己的工作。拿到压缩包代码后，不要满足于跑通，至少做三件实质性改造：第一，不要把它的数据划分方式原样保留，自己重新做一次随机切分，并记录划分时的随机种子，这样实验结果的数值会发生变化，过程更可信；第二，把模型超参数类别做一次网格搜索，找到该数据集上更好的参数组合并记录搜索过程；第三，在传统模型之外加入一个BERT微调实验，跟前两个模型做对比，形成“传统方法 vs 深度方法”的论文结构。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'C': [0.1, 1.0, 10.0], 'loss': ['hinge', 'squared_hinge'] } grid = GridSearchCV(LinearSVC(), param_grid, cv=5, scoring='f1_macro') grid.fit(X_train_vec, y_train) print(f"最优参数: {grid.best_params_}") print(f"最优交叉验证F1: {grid.best_score_:.4f}")

网格搜索是机器学习里最基础的调参手段，用GridSearchCV配合5折交叉验证，输出最优参数组合及其对应的F1值。scoring='f1_macro'表示对每个类别算F1再取平均，这对类别不均衡的数据比准确率更能反映真实效果。这一套操作下来，你的项目不再是“跑通了别人的代码”，而是一份有调参过程、有对比实验、有评估指标的独立工作，论文里的实验章节就能写得很扎实。

6.4 最后一招：把随机种子作为验证自己理解程度的试金石

随机种子在机器学习里是一件小事，却往往能看出一个人有没有真正理解实验流程。新闻标题分类涉及三个随机环节：数据集划分的随机、模型训练的随机初始化、网格搜索中交叉验证的划分随机。如果你把随机种子固定下来，每次运行结果应该完全一致。

import random import numpy as np random.seed(42) np.random.seed(42)

固定随机种子的意义不只是可复现，更重要的是它能让你的调参对比实验可信。如果两次运行同一组参数得到的结果不一样，你很难判断效果提升到底是参数起的作用还是随机波动。很多数据竞赛和论文里都会固定随机种子，这个习惯早点养成，后面做任何机器学习项目都受益。这也是我对这个毕设项目最想强调的一个习惯：跑模型之前，先固定一切能固定的随机性，剩下的变量才值得关注。

回到“TUST本科毕业设计（基于机器学习的新闻标题分类系统）.zip”这个标题本身，它本质上是把“机器学习流程”和“短文本分类”两个核心知识点浓缩在了一个可执行的系统里。无论你是下载这份资料包来做参考，还是正在从头搭建自己的新闻标题分类系统，数据清洗、特征工程、模型对比这两条主线永远是核心。网上资料再多、代码再全，都不如自己亲手把一条pipeline从零跑通、再亲眼看着三个模型的评估指标排成一列来得踏实。希望这篇笔记里的步骤和参数能帮到你，少走几步弯路。

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