【摘 要】
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【目的】解决短文本内容简短而引起的数据稀疏问题,提高短文本分类效果。【方法】针对短文本数据稀疏的特点,采用多通道文本建模方式,形成融合短文本语义、语序特征和主题特
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于制造大数据的产品研发知识集成与服务机制研究”（项目编号：71671057）;国家自然科学基金项目“不确定环境下的复杂产品研发协同绩效动态评价研究”（项目编号：71573071）;过程优化与智能决策教育部重点实验室开放课题的研究成果之一
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【目的】解决短文本内容简短而引起的数据稀疏问题,提高短文本分类效果。【方法】针对短文本数据稀疏的特点,采用多通道文本建模方式,形成融合短文本语义、语序特征和主题特征的文本向量表示作为分类器的输入,采用集成SVM与随机森林的nLD-SVM-RF方法实现短文本分类。【结果】使用投诉短文本进行验证,相较于仅使用Doc2Vec作为特征的SVM单分类器和RF单分类器,当n=5时,nLD-SVM-RF方法准确率分别提高9.70%、6.25%。【局限】本文数据为电信投诉文本,数据量较小,没有在大样本数据集上进行验证。【结论】nLD-SVM-RF算法有助于企业分析短文本信息,辅助决策。
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