基于NLP的政企类文本智能分类的实现与应用

胡文烨; 郭文涛; 李振业; 许鸿奎

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基于NLP的政企类文本智能分类的实现与应用

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本文基于深度学习框架及自然语言处理,将政企类文本智能分类过程中的文本预处理、模型构建、分类效果比较等环节进行了实现与分析。自然语言处理是文本分类的有效手段,在所有的文本分类语境中,政企类文本因其文本较长、类别较多、文本质量不一等特点,在文本分类中取得的效果一般。而随着政务服务水平的提高以及对信息化、智能化的要求逐渐提高,政企类文本智能分类的实现变得更加重要。在实验过程中,本文采用了DNN、CNN、LSTM、BERT等模型进行实验处理,经过比较以及模型优化,最终取得了较优的结果,并分析了其在实际工程项目中的具体应用场景。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2022年第16期|253-258|共6页
作者
胡文烨; 郭文涛; 李振业; 许鸿奎;
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作者单位

山东建筑大学信息与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
深度学习; 文本预处理; BERT; 文本分类; 预训练模型;

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