基于词向量融合的建筑文本分类方法研究 |
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作者姓名: | 胡少云 翁清雄 |
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作者单位: | 中国科学技术大学,管理学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金重点国际(地区)合作交流项目(7191001010); |
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摘 要: | 由于建筑领域问题包含复杂多样的领域专有术语,常见的文本分类算法在建筑领域问题分类上难度较大。为提高建筑领域问题的分类性能,提出一种基于融合RoBERTa和Word2Vec的建筑文本分类算法。实验结果表明:在建筑领域问题数据集上,准确率达到91.59%,分类性能较好;在通用数据集上,准确率均高于SVM、CNN等模型。
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关 键 词: | 文本分类 预训练语言模型 句向量 深度学习 问答系统 |
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