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以儿童保健知识作为文本分类场景,采用深度学习word2vec中的词向量与IF-IDF中的词频重要性相结合构建特征工程,然后选择XGBoost集成学习分类算法构建模型。通过对知识集合进行仿真实验,结果表明：基于词向量特征的文本分类模型较VSM能够有效提高对文本分类的效率,同时也提高了分类准确率。
基于词向量特征的文本分类模型研究
【摘 要】
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以儿童保健知识作为文本分类场景,采用深度学习word2vec中的词向量与IF-IDF中的词频重要性相结合构建特征工程,然后选择XGBoost集成学习分类算法构建模型。通过对知识集合进
【机 构】
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万达信息股份有限公司
【出 处】
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信息技术与标准化
【发表日期】
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2017年5期
【基金项目】
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国家“863”计划项目“基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究”,编号：2015AA020105, 上海市科委2017年科技创新行动计划项目“基于大数据的儿童精准就医与康复指导互联网服务研究与应用”,编号：15511106000
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