人工智能在建科标准系统中标准分类的应用

摘要：

为了提高建科标准系统标准分类的效率和准确性,本文分别采用朴素贝叶斯分类方法和多种深度神经网络分类方法,对30多万个中文标准进行分类训练和分类测试,结果显示采用深度神经网络Kmaxcnn模型分类准确率最高达到81.2％,实验结果表明,利用该模型可以对建科标准进行高质量的分类,节约了人力成本,大幅提高了效率.

关键词：文本分类、神经网络、标准系统、人工智能

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：77-79