【摘 要】
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改革开放以来,我国企业数量不断增加,加重了国家对企业信息管理的负担,根据企业经营范围文本对企业进行经济行业分类,既能分析国民经济行业的发展情况,也有利于国家科学的管理企业信息。本文使用深度学习方法对企业经营范围文本进行行业分类。主要工作如下:首先设计一种自动化标注方法对爬取到的无标注企业数据进行类别标注,为后期研究提供可训练的数据。该方法先对获取的企业文本数据进行预处理提高文本质量,然后根据词频、
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改革开放以来,我国企业数量不断增加,加重了国家对企业信息管理的负担,根据企业经营范围文本对企业进行经济行业分类,既能分析国民经济行业的发展情况,也有利于国家科学的管理企业信息。本文使用深度学习方法对企业经营范围文本进行行业分类。主要工作如下:首先设计一种自动化标注方法对爬取到的无标注企业数据进行类别标注,为后期研究提供可训练的数据。该方法先对获取的企业文本数据进行预处理提高文本质量,然后根据词频、词性等特征提取经营活动主题词,并利用K-means聚类算法将相同语义的主题词聚为一类,之后通过计算聚类平均词向量和国家定义的经济行业类别之间的相似度建立《主题词—行业类别》知识库,基于知识库对企业文本进行自动化标注,与纯手动标注相比较减少了人工成本。最后本文设计并实现了三种深度学习企业文本分类模型,包括基于预训练词向量的卷积神经网络模型、预训练词向量的循环神经网络模型、预训练模型的Bert文本分类模型,通过实验对比,基于预训练Bert的文本分类模型表现最好,准确率达到了96%,满足实际分类的需求。
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