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基于BERT模型的航天科技开源情报分类

         

摘要

提出一种基于BERT模型的航天科技开源情报分类算法.通过双向Transformer机制捕捉航天科技开源情报中句子间的关系;采用Multi-head Self-attention机制关注文本中的大量专有名词;结合Softmax分类器对提取的特征进行分类.与TextRCNN、DPCNN等主流语言模型相比,该算法在测试集上的准确率分别提升1.7%、3.33%,验证了该算法在航天科技开源情报分类上的有效性.

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  • 作者单位

    北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100192;

    北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室 北京100192;

    北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100192;

    北京大学北大方正集团有限公司数字出版技术国家重点实验室 北京100101;

    北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100192;

    北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室 北京100192;

    北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100192;

    北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室 北京100192;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    文本分类; BERT模型; 航天科技; 开源情报;

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