基于nBD-SVM模型的投诉短文本分类

余本功; 陈杨楠; 杨颖

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基于nBD-SVM模型的投诉短文本分类

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【目的】对投诉短文本进行有效分类以提高问题处理效率。【方法】针对投诉文本所呈现出的弱结构化、长度较短等特征,提出一种结合主题模型和词向量方法构建SVM输入空间向量,并融入集成学习方法的nBD-SVM文本分类模型。【结果】采用企业投诉文本进行实证分析,对比相关分类方法,nBD-SVM准确率可达81.13%,说明其能够有效提升投诉文本分类的准确性和效率。【局限】实验仅以某公司投诉文本为例。【结论】nBD-SVM分类模型能够适应企业投诉文本分类任务,满足企业的分类应用需求。

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来源
《现代图书情报技术》 |2019年第5期|77-85|共9页
作者
余本功; 陈杨楠; 杨颖;
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作者单位

1. 合肥工业大学管理学院 2. 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
投诉短文本分类; 主题模型; 词向量方法; 集成学习; nBD-SVM;

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