针对农业新闻目前面临的针对性差、分类不清和数据集缺乏等问题，提出一种基于ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）、深度金字塔卷积神经网络（DPCNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的农业新闻分类模型——EGC。首先利用ERNIE对数据集进行编码，然后利用改进后的DPCNN和BiGRU同时提取新闻文本的特征，再将两者提取的特征进行拼合并经过Softmax得到最终结果。为了使EGC模型适用于农业新闻分类领域，对DPCNN进行改进，减少它的卷积层以保留更多特征。实验结果表明，与ERNIE相比，EGC模型的精确率、召回率和F1分数别提升了1.47、1.29和1.42个百分点，优于传统分类模型。
