人大报告内容的文本分类

摘要：

针对区级人大报告特定的几方面内容进行文本分类,可以让人大工作人员对不同工作内容进行快速分辨,是构建人大报告辅助生成系统的必要内容.为对不同内容分类,基于T F-ID F(词频-逆文档频率)与知识增强语义表示模型ERNIE(enhanced representation from knowledge integration)结合构建分类模型.ERNIE直接对语义知识单元进行建模,在此基础上加入T F-IDF提升模型性能.实验结果表明,该方法在分类的准确率和召回率上表现不错,使ERNIE模型收敛速度加快,通过该模型可以较好地对人大报告的文本进行分类.

关键词：人大报告、文本分类、词频-逆文档频率、知识增强语义表示模型、速度

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;北京成像技术高精尖创新中心基金项目;国家社会科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1772-1778