基于反馈式文本分类技术自动识别项目标签

为对广东省投资项目在线审批监管平台积累的近40万个固定资产投资项目的产业类别进行分类,利于政府内部统计管理。在专家识别的人工打标签的方法基础上,进一步采用了线性支持向量机等分类算法,并基于反馈式文本分类机器学习原理再次识别了所有项目的标签类别,项目标签分类准确率由82%提升到91%。结果表明,反馈式文本分类技术,显著提高了项目分类的准确性。