航行通告中自然语言理解算法研究
航行通告机器识别,对于规范化的代码处理相对简单,但对于自然语言处理起来相对困难.针对航行通告中类别多,数据分布不平衡,中英文混合等问题,提出基于word2vec文本向量化技术的文本分类方法,针对小样本数据采用smote算法对数据重采样,经过重采样后的数据选择使用XGBoost继承算法模型完成分类.由中航材导航技术公司提供的航行通告标签原始数据,经实验表明,能够有效规避样本数据分布极不平衡,分类数量过多的问题,同时模型的主要评价指标都有提高,包括模型的准确率、召回率及F1值.
航行通告、数据分布不平衡、word2vec、smote、XGBoost
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TP31(计算技术、计算机技术)
2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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