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卢小宾鲁国轩杨冠灿祁天娇 《档案学通讯》2022,(5):19-27
当前,政府从各层面采取了一系列措施推进政务信息公开,已经取得了阶段性成果。实践工作中,政府网站平台发布的开放公文缺少主题分类、标注不一致间题成为阻碍政务信息开放利用的技术瓶颈。如何精准地、一致地对现有政府平台的海量政务公文进行主题分类标注,使其能为深度检索、推荐服务提供支撑,是函待解决的关键问题。在深入调研的基础上,一套自动化的针对政府开放公文的主题分类方法被提出,该方法以CNN-LSTM模型为基础,融合预训练BERT模型的语义特征,能精准的对政府开放公文进行主题分类。模型针对主题分类预测的整体准确度(Accuracy)为63.52%,最佳的F1-value可达到63.59%,为解决政务公文主题分类标注缺失问题提供了可行方案。该方法可以与信息检索、推荐结合,为公众提供更具精准度的政府公文服务。 相似文献
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Web自动文本分类技术研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
Web自动文本分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.本文首先分析了国内外Web自动文本分类方法的研究现状,接着对新近出现的多分类器融合的方法、基于群的分类方法、基于RBF网络的文本分类模型、基于模糊-粗糙集的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法,以及K-近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨;并对Web自动文本分类过程中的几个关键技术:文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法等进行了分析;最后总结了当前Web自动文本分类技术存在的问题及其发展趋势. 相似文献
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简单介绍了文本分类的定义及应用，针对文本信息自动分类的研究动态，分析了当前我国文本信息自动分类研究中存在的问题，提出进一步完善文本自动分类的建议和方法。 相似文献
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支持向量机在文本自动分类中的应用研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对数据挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的分类方法。构造了可用于多个模式类识别的多层级连式SVM模型,该模型可完成对多个模式的分类识别。根据训练样本的分类体系完成对模型的构造之后,即可应用于实际文档的自动分类。文中给出了该模型的构造及应用的方法,用两种核函数作为内积回旋方案,以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。 相似文献
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互联网的蓬勃发展使得文本数据呈指数型增长态势,如何实现文本内容的高效分类成为信息资源管理工作面临的紧要问题。本文以维普学术期刊资源与百度新闻网页作为基础语料集,基于LDA模型抽取文档主题、切分文本内容,融合集成学习Catboost算法获得文档在主题上的概率分布,然后利用训练集提取出的隐含主题-文本矩阵进行分类器训练,最终构建文本分类系统。研究结果显示,该系统能够有效完成文本混合自动分类,分类误差率较低,分类性能明显优于传统的文本分类方法。 相似文献
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一种k-NN文本分类器的改进方法 总被引：7，自引：0，他引：7
自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响,而在实际中,很难使训练文本的分布达到均匀。针对这一问题,提出了一种改进的k-NN文本分类方法。通过在英文和中文两个文本集的实验表明,改进后的方法不仅分类的准确性有了提高,而且表现出较好的稳定性。 相似文献
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基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统文本分类方法和目前语义分类方法中存在的问题,提出基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型,该模型利用WordNet同义词集与SUMO本体概念之间的映射关系,将文档-词向量空间中的词条映射成本体中相应的概念,形成文档-概念向量空间进行文本自动分类。实验表明,该方法能够极大降低向量空间维度,提高文本分类性能。 相似文献
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首先提出一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的文本自动分类方法,该网络由输入层、隐层和输出层组成 ：输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来 ;其次,构造更详细的算法推导及实施方案 ;最后,以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例,对该方法的有效性进行验证,结果表明该方法分类效果较好。 相似文献
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基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
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一种基于类别信息的文本自动分类模型 总被引：2，自引：0，他引：2
从理论角度分析基于互信息的特征选择方法的不足,提出一种改进的互信息特征选择方法;针对向量空间模型在文本表示方面的问题,使用类别空间模型将文本表示为矩阵,有效利用文本的类别信息,实现一种基于类别信息的文本分类算法。对中文文本的分类实验结果表明,该文本分类方法具有良好的分类效果。 相似文献
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基于机器学习的文本自动分类研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
文本自动分类是目前最常用的文本信息自动处理技术,也是机器学习、自然语言处理和信息检索领域的研究热点之一。本文比较全面、深入地论述了基于机器学习的文本自动分类所涉及的相关问题及解决方法,并提出了当前该领域面临的主要研究问题。 相似文献
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在智慧政务的应用背景下,利用深度学习的方法对海量的科技政策文本数据进行自动分类,可以降低人工处理的成本,提高政策匹配的效率。利用BERT深度学习模型对科技政策进行自动分类实验,通过TextRank算法和TF-IDF算法提取政策文本关键词,将关键词与政策标题融合后输入BERT模型中以优化实验,并对比不同深度学习模型的分类效果来验证该方法的有效性。结果表明,通过BERT模型,融合标题和TF-IDF政策关键词的分类效果最佳,其准确率可达94.41%,证明利用BERT模型在标题的基础上加入政策关键词能够提高政策文本自动分类的准确率,实现对科技政策文本的有效分类。 相似文献
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[目的/意义] 政府网络问政平台是政府部门知晓民意的重要途径之一,为提高问政留言分类的精度以及处理留言数据质量差、数量少等问题,对比多种基于BERT改进模型与文本增强技术结合的分类效果并探究其差异原因。[方法/过程] 设计网络问政留言分类集成对比模型,文本增强方面采用EDA技术与SimBERT文本增强技术进行对比实验,文本分类模型方面则采用多种基于BERT改进的预训练语言模型（如ALBERT、RoBERTa）进行对比实验。[结果/结论] 实验结果表明,基于RoBERTa与SimBERT文本增强的文本分类模型效果最佳,在测试集上的F1值高达92.05%,相比于未进行文本增强的BERT-base模型高出2.89%。同时,SimBERT文本增强后F1值相比未增强前平均提高0.61%。实验证明了基于RoBERTa与SimBERT文本增强模型能够有效提升多类别文本分类的效果,在解决同类问题时具有较强可借鉴性。 相似文献
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基于字频向量的中文文本自动分类系统 总被引：15，自引：3，他引：12
本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类方法。该方法采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方估计技术建立文本分类器模型,通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习,实现了基于全局最小错误率的汉字一类别两个向量空间的映射函数,并用该函数对测试文本进行分类。 相似文献
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将人工智能研究领域中的文本自动分类技术应用于信息资源管理领域是当前的研究重点之一,而目前信息资源管理领域具有体系结构严格、类目数量巨大、类目层次众多等特点。本文充分考虑这些特点,针对《中国图书馆图书分类法》分类体系下文本自动分类研究的现状,从研究目的、类目体系、资源类型等方面,参考国外相关研究的成果和方法予以分析和评价;结合国外相关研究的最新成果,提出我国在《中国图书馆图书分类法》分类体系下应用文本自动分类技术时应注意的问题及今后的研究方向。 相似文献
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文本分类中一种基于密度的KNN改进方法 总被引：2，自引：1，他引：1
特征降维与分类算法的性能是文本自动分类的两个主要问题.KNN算法以其简单、有效、非参数特点常用于文本分类,但是训练文本分布的不均匀对KNN的分类效果产生负面影响,而在实际应用中训练文本分布不均是常见现象.本文针对这种分类环境,首先提出了一种改进的tf-idf赋权方法用于特征降维,在此基础上进一步提出了一种基于密度的改进KNN方法用于文本分类, 使处于样本点分布较密集区域的样本点之间的距离增大.随后的文本分类试验表明,本文提出的方法基于密度的KNN方法具有较好的文本分类效果. 相似文献
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本文开展了基于混合深度信念网络的多类文本表示与分类方法的研究,以解决传统的Bag-of-Words（BOW）表示方法忽略文本语义信息、特征提取存在高维度高稀疏的问题。文章基于文本关键字,针对多类的分类任务（如新闻文本和生物医学文本）,以关键字的词向量表示作为文本输入,同时结合深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和深度玻尔兹曼机网络（Deep Boltzmann Machine, DBM）,设计了一种混合深度信念网络（Hybrid Deep Belief Network,HDBN）模型。文本分类和文本检索的实验结果表明,基于词向量嵌入的深度学习模型在性能上优于传统方法。此外,通过二维空间可视化实验,由HDBN模型提取的高层文本表示具有高内聚低耦合的特点。 相似文献
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关键词自动标引系统实现 总被引：1，自引：0，他引：1
刘华 《现代图书情报技术》2006,(2):88-90
基于已标注关键词的大规模分类语料库，依据领域专家知识，统计得到词语表征文本内容主题概念的主题度。以此为基础，完成了一个关键词自动标引系统，详细描述了系统实现的总体流程和功能模块。 相似文献