摘要
当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建设,然后实验对比分析了深度学习模型对地震新闻标题文本的分类效果。实验表明,采用Word2vec进行文本表示的TextCNN分类模型效果比较好,准确率达到了92.03%。
作者
白灵
黄猛
刘帅
BAI Ling;HUANG Meng;LIU Shuai
出处
《信息技术与信息化》
2024年第8期91-94,共4页
Information Technology and Informatization
基金
廊坊市2022年科学技术研究与发展计划项目(2022011029)。
作者简介
白灵(1979-),女,黑龙江安达人,硕士研究生,副教授,研究方向:自然语言处理。
