10.3969/j.issn.1000-386x.2021.02.031
商品名称短文本快速有效分类的多基模型框架
提出一种适用于短文本分类的多基模型框架Bagging fastText(B f).它是一种基于自举汇聚法的快速文本分类算法的框架.以fastText为基模型,运用集成学习思想,设置最优超参数并训练出多个基模型组成多基模型,再通过投票机制获取最终类别.对商品名称短文本分类的实验结果表明,提出的B f比fastText、朴素贝叶斯传统文本分类算法、文本卷积神经网络(TextCNN)算法的分类效果更优.
多基模型框架、fastText、文本分类NLP
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TP39(计算技术、计算机技术)
江苏省高校自然科学研究项目;南京理工大学紫金学院科学研究项目
2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
185-190
