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题名基于朴素贝叶斯算法的群众留言多标签分类的应用
被引量：4
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作者
方小宇
罗补干
周铄洋
郭丽莎
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机构
中南民族大学数学与统计学学院
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出处
《科学技术创新》
2021年第9期100-102,共3页
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文摘
近年来,网络问政平台的涌现带来了政府与公众互动模式的革新,促进了公众与政府互动交流的无缝连接,也逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道。但是,随着各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给目前主要以人工方式进行的留言划分工作带来了极大挑战。为了解决这个问题,通过对搜集的留言进行数据预处理,运用朴素贝叶斯算法,建立网络问政平台群众留言的多标签分类模型,分类结果显示正确率高达91.68%,提高了分类的效率,实现了对海量留言的自动化分类。
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关键词
朴素贝叶斯
群众留言
文本多分类
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Keywords
Naive Bayes
People Message
Text multiclassification
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于卷积神经网络的群众留言分类
被引量：1
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作者
代耀彬
朱燕燕
黄双华
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机构
河海大学
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出处
《无线互联科技》
2020年第12期21-22,共2页
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文摘
文章提出了基于卷积神经网络的群众留言分类算法。首先,通过EDA技术进行数据增强;其次,用jieba和TF-IDF算法提取关键词;最后,通过embedding层、卷积层、池化层和全连接层实现对群众留言的多分类。实验结果表明,基于卷积神经网络的群众留言分类具有较好的分类效果。
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关键词
群众留言分类
卷积神经网络
文本增强
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Keywords
public message classification
convolutional neural network
text enhancement
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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