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基于fastText的中文文本分类
被引量:
19
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作者
代令令
蒋侃
《计算机与现代化》
2018年第5期35-40,85,共7页
在保证文本分类准确率的情况下缩短分类时间一直是文本分类领域的一个研究目标。针对目前文本分类处理过程复杂且耗时过长的问题,将Facebook开源的句子分类和单词特征学习模型fastText引入到中文文本分类领域中,并验证其在中文分类中的...
在保证文本分类准确率的情况下缩短分类时间一直是文本分类领域的一个研究目标。针对目前文本分类处理过程复杂且耗时过长的问题,将Facebook开源的句子分类和单词特征学习模型fastText引入到中文文本分类领域中,并验证其在中文分类中的效果。相对于目前主流的文本分类方法,基于fastText模型的分类方法在保证分类效果的同时,大大缩短了分类时间。此外,在分类准确率和参数设置方面进行分析并得出相应的优化规则。
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关键词
文本
分类
fastText
线性
分类
器
快速文本分类模型
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职称材料
题名
基于fastText的中文文本分类
被引量:
19
1
作者
代令令
蒋侃
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机与现代化》
2018年第5期35-40,85,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71362012)
文摘
在保证文本分类准确率的情况下缩短分类时间一直是文本分类领域的一个研究目标。针对目前文本分类处理过程复杂且耗时过长的问题,将Facebook开源的句子分类和单词特征学习模型fastText引入到中文文本分类领域中,并验证其在中文分类中的效果。相对于目前主流的文本分类方法,基于fastText模型的分类方法在保证分类效果的同时,大大缩短了分类时间。此外,在分类准确率和参数设置方面进行分析并得出相应的优化规则。
关键词
文本
分类
fastText
线性
分类
器
快速文本分类模型
Keywords
text classification
fastText
linear classifier
fast text classification model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于fastText的中文文本分类
代令令
蒋侃
《计算机与现代化》
2018
19
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