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基于字词向量融合的民航智慧监管短文本分类
作者: 王欣     干镞锐     许雅玺     史珂     郑涛   来源: 中国安全科学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 字词向量融合   短文本   双向长短期记忆(BiLSTM)   民航监管   文本卷积神经网络(TextCNN)  
描述: 模型准确率为0.983 7,F1值为0.983 6。与一些字嵌入模型和词嵌入模型相对比,准确率提升0.4%。和一些常用的单通道模型相比,准确率提升3%,验证了双通道模型提取的特征具有全面性和有效性。
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