基于BERT与XGBoost的航天科技开源情报分类

来源 :郑州大学学报:理学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cczxokli

【摘要】

：

航天科技开源情报文本内容较长且含有大量专有名词,影响了情报分类的效果,为了提升相关情报的分类准确率,提出一种基于BERT与XGBoost融合模型的航天科技开源情报分类算法。首先通过BERT模型的深度结构提取情报中的关键特征,然后利用XGBoost模型取代BERT最后的输出层,并依据BERT提取到的关键特征对相关情报进行分类。为了验证算法的有效性,设计了与TextRCNN、DPCNN等部分主流语言模型的对比实验,实验结果表明该算法在航天科技开源情报分类中的准确率与TextRCNN、DPCNN模型相比,分别提

【作者】

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刘秀磊孔凡芃谌彤童刘旭红

【机构】

：

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室,北京跟踪与通信技术研究所

【出处】

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郑州大学学报:理学版

【发表日期】

：

2021年3期

【关键词】

：

文本分类 BERT模型 XGBoost模型航天科技开源情报

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFC0830202),北京市自然科学基金项目(4204100),北京市教育委员会科技计划一般项目(KM202111232003),北京信息科技大学“勤信人才”培育计划。

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