非完美多分类标签体系下的领域短文本分类方法研究

近年来,短文本分类技术获得了广泛的研究。但在实际应用中,随着文本数据的积累,人们经常会遇到分类体系问题及其引起的数据分类标注问题,原因在于分类标签体系通常具有动态性,以及体系中的分类标签具有不易区分性。为此,文中结合分类标签数量众多的某省电信投诉工单分析业务进行了具体分析,并提出了一种非完美多分类标签体系的概念模型。在此基础上,针对数据集中的分类标注冲突与遗漏,提出了一种基于高质量种子训练集的检测和半自动修复方法,用于修复分类体系动态性和人工标注错误导致的标注冲突和遗漏,经过6个月的线上运行,在过滤掉10%的分类置信度过低的投诉工单后,基于BERT的分类模型的F1值可达0.9。

不完整立体线图的补线技术研究

不完整线图中的 L型节点是完整线图中 W和 Y型节点的退化。基于画出隐藏线的完整线图标记方法 ,建立了不完整线图中 L型节点与完整线图中 W和 Y型节点的对应关系。提出了不完整线图的标记和补线方法 ,结合算例论述了不完整线图的标记和补线过程。从不完整线图获得了合理的完整线图及其标记。

曲面立体线图的补线技术研究

文中根据已有的曲面立体自然线图的标记原理,得到了曲面立体画隐线图的标记原理和方法。曲面立体的不完整线图中的L型节点是曲面立体完整线图中W型节点的退化。基于曲面立体画出隐藏线的完整线图标记原理和方法,详细分析并建立了曲面立体不完整线图中L型节点与曲面立体完整线图中W型节点的对应关系。提出了曲面立体不完整线图的标记和补线方法,结合算例详细论述了曲面立体不完整线图的标记和补线过程,从曲面立体不完整线图获得了合理的曲面立体完整线图。

不完整立体线图的完整技术研究

一般不完整画隐线图是既有遗漏的线段,也有多余的线段的线图,文中列举了一般不完整画隐线图的三种不完整节点形式,给出了处理这些节点的一般方法。结合算例详细论述了平面立体一般不完整画隐线图删线、标记和补线过程,从一般不完整画隐线图获得了合理的完整画隐线图。

遗漏节点的不完整线图补线和标记

依据画出隐藏线的三面顶点平面立体的完整线图中棱线与节点的关系,判断不完整线图是否丢失了节点。基于画出隐藏线的完整线图标记理论和方法,建立不完整线图中丢失节点的补画算法,结合算例详细论述不完整线图的补全遗漏节点的方法过程,从不完整线图获得了合理的完整线图。

具有悬线的不完整线图补线和标记

不完整线图中的L型节点和"一"字型节点是完整线图中W和Y型节点的退化。基于画出隐藏线的完整线图标记理论和方法,详细分析并建立了不完整线图中L型节点和"一"字型节点与完整线图中W和Y型节点的对应关系。提出了不完整线图的标记和补线方法,结合算例详细论述了不完整线图的标记和补线过程,从不完整线图获得了合理的完整线图。

不完整立体线图的补线算法

在画出隐藏线的立体线图中,阐述了以线图外轮廓线的确定为目标的不完整立体线图的标记方法。根据L型节点与W型、Y型节点之间的26种对应关系给出了节点对的匹配规则和补线算法,并用VC编程实现。实验结果表明该算法能使计算机模拟人的思维,有效地补画不完整的立体线图。