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基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法
1
作者
湛志宏
覃开贤
+1 位作者
彭凌华
湛铖
《广西科学》
CAS
北大核心
2024年第1期110-118,共9页
基于人工的物业投诉文件分类处理方法已经无法满足社会需求,并且已有投诉相关的自动分类方法在物业投诉分类问题上的性能较不足。因此,本研究提出一个基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法JAE BERT4Com。JAE BERT4Co...
基于人工的物业投诉文件分类处理方法已经无法满足社会需求,并且已有投诉相关的自动分类方法在物业投诉分类问题上的性能较不足。因此,本研究提出一个基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法JAE BERT4Com。JAE BERT4Com使用基于近义词替换与合成少数过采样技术结合的样本增强策略解决类不平衡的问题,以及基于MacBERT的分层注意力、Transformers的多头注意力和关键词注意力等多重注意力联合增强的网络进行文本特征学习和分类。实验结果表明,JAE BERT4Com能够获得比现有模型更高的准确率、F1分数和召回率,比现有较先进模型的性能更优。
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关键词
物业投诉
投诉分类
文本分类
注意力增强
深度学习
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职称材料
题名
基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法
1
作者
湛志宏
覃开贤
彭凌华
湛铖
机构
广西壮族自治区住房和城乡建设信息中心
南宁师范大学计算机与
信息
工程学院
西交利物浦大学
出处
《广西科学》
CAS
北大核心
2024年第1期110-118,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62366011)资助。
文摘
基于人工的物业投诉文件分类处理方法已经无法满足社会需求,并且已有投诉相关的自动分类方法在物业投诉分类问题上的性能较不足。因此,本研究提出一个基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法JAE BERT4Com。JAE BERT4Com使用基于近义词替换与合成少数过采样技术结合的样本增强策略解决类不平衡的问题,以及基于MacBERT的分层注意力、Transformers的多头注意力和关键词注意力等多重注意力联合增强的网络进行文本特征学习和分类。实验结果表明,JAE BERT4Com能够获得比现有模型更高的准确率、F1分数和召回率,比现有较先进模型的性能更优。
关键词
物业投诉
投诉分类
文本分类
注意力增强
深度学习
Keywords
property complaints
complaint classification
text categorization
attention enhancement
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MacBERT和联合注意力增强网络的物业服务投诉分类方法
湛志宏
覃开贤
彭凌华
湛铖
《广西科学》
CAS
北大核心
2024
0
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