在Java中实现新闻自动归类需构建完整机器学习流程，核心是数据预处理、特征提取与模型训练。首先清洗文本并用Stanford NLP等工具分词去停用词，再通过TF-IDF将文本转为数值特征向量；接着选用朴素贝叶斯等算法，利用Weka或Spark MLlib进行模型训练；最后将模型集成至Spring Boot后端服务，对新新闻实时预测分类，实现自动化标签输出。
在Java中实现新闻内容自动归类，核心是将机器学习算法集成到后端系统中。整个过程不是简单地写一个分类函数，而是构建一个包含数据处理、模型训练和预测服务的完整流程。关键在于选择合适的算法，并用Java生态中的工具高效实现。
选择算法与搭建技术栈
新闻文本分类常用朴素贝叶斯、逻辑回归或支持向量机等算法。其中朴素贝叶斯因其对文本数据的良好适应性和计算效率，是入门和实际项目的热门选择。在Java中，你可以使用Weka或Deeplearning4j这样的机器学习库，也可以结合Spark MLlib来处理大规模数据集。基础技术栈通常包括Spring Boot作为后端框架，MySQL或MongoDB存储新闻数据，配合Stanford NLP或HanLP进行中文分词与自然语言处理。
数据预处理与特征提取
原始新闻数据不能直接喂给模型，必须经过清洗和转换。这一步直接影响最终的分类准确率。
对新闻标题和正文进行去噪，移除HTML标签、特殊符号和无关字符 利用分词工具将句子切分为独立的词语，并过滤掉“的”、“了”这类无意义的停用词 采用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法将文本转化为数值型特征向量，让计算机能够“理解”文本的关键词权重
这个过程需要编写专门的预处理器类，确保输入模型的数据是规范且高质量的。
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模型训练与分类预测
有了特征数据后，就可以开始训练模型。你需要准备一个已标注类别的新闻数据集，比如每条新闻都标明了是“体育”、“科技”还是“财经”。用这个数据集来训练你的分类器，让它学习不同类别新闻的文本特征模式。训练完成后，模型会生成一个可以持久化的文件或对象。当有新的新闻入库时，系统自动调用该模型，先对新新闻执行同样的预处理和特征提取，然后输入模型进行预测，输出最可能的类别标签。你可以将此功能封装成一个服务接口，供其他模块调用。
基本上就这些，不复杂但容易忽略数据质量。
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