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基于TextCNN的地震新闻标题分类方法
1
作者
白灵
黄猛
刘帅
《信息技术与信息化》
2024年第8期91-94,共4页
当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建...
当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建设,然后实验对比分析了深度学习模型对地震新闻标题文本的分类效果。实验表明,采用Word2vec进行文本表示的TextCNN分类模型效果比较好,准确率达到了92.03%。
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关键词
地震新闻标题
文本分类
数据集建设
TextCNN
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题名
基于TextCNN的地震新闻标题分类方法
1
作者
白灵
黄猛
刘帅
机构
防灾科技学院
河北省高校智慧应急应用技术研发中心
出处
《信息技术与信息化》
2024年第8期91-94,共4页
基金
廊坊市2022年科学技术研究与发展计划项目(2022011029)。
文摘
当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建设,然后实验对比分析了深度学习模型对地震新闻标题文本的分类效果。实验表明,采用Word2vec进行文本表示的TextCNN分类模型效果比较好,准确率达到了92.03%。
关键词
地震新闻标题
文本分类
数据集建设
TextCNN
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G213 [文化科学—新闻学]
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作者
出处
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1
基于TextCNN的地震新闻标题分类方法
白灵
黄猛
刘帅
《信息技术与信息化》
2024
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