【摘 要】
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[目的]当前城市数据画像计算面临相关分析文本非结构化、长短不一、主题非单一化等自然语言问题，研究利用机器学习技术，分析获取社交长文本的多标签，为城市画像文本分析和其他相关分析提供新的思路。[方法]从知乎平台获取有关城市印象的社交媒介文本，对文本进行分句和降噪处理，结合已有的城市画像标注框架，对部分文本进行人工标注，采用支持向量机分类模型、卷积神经网络模型、朴素贝叶斯模型进行训练，并对其进行综合评价
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（项目编号：71804055）研究成果之一；
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[目的]当前城市数据画像计算面临相关分析文本非结构化、长短不一、主题非单一化等自然语言问题，研究利用机器学习技术，分析获取社交长文本的多标签，为城市画像文本分析和其他相关分析提供新的思路。[方法]从知乎平台获取有关城市印象的社交媒介文本，对文本进行分句和降噪处理，结合已有的城市画像标注框架，对部分文本进行人工标注，采用支持向量机分类模型、卷积神经网络模型、朴素贝叶斯模型进行训练，并对其进行综合评价。使用效果最优模型得到所有长文本的全部标签，并使用ML-kNN多标注学习模型进行训练得到多标签社交文本分类模型。[结果]在单标签文本分类模型方面，支持向量机分类模型整体效果最优，对于短文本标注准确率达到了69%。使用ML-kNN构建多标签文本分类模型，准确率最高可以达到81.03%，平均汉明损失为0.03526。[局限]没有充分考虑文本前后关联对主题分类的影响。[结论]基于知乎平台关于“武汉印象”检索词的社交长文本数据，利用ML-kNN多标签学习算法，构建长文本多标签分类模型，能够有效实现城市画像社交长文本的多标签识别。
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