【摘 要】
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通过网络爬虫提取新浪微博的冰雹信息,比较文档频率(DF)、词频-逆向文件频率(TF-IDF)、信息增益(IG)、互信息(MI)、卡方检验(CHI)、类间词频方差(DAC)在SVM支持向量机、NB朴
【机 构】
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山西省气象灾害防御技术中心,山西省气象科学研究所
【基金项目】
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山西省气象局科学技术青年课题(编号:SXKQNTC20195648)资助
论文部分内容阅读
通过网络爬虫提取新浪微博的冰雹信息,比较文档频率(DF)、词频-逆向文件频率(TF-IDF)、信息增益(IG)、互信息(MI)、卡方检验(CHI)、类间词频方差(DAC)在SVM支持向量机、NB朴素贝叶斯分类器、KNN K近邻分类器、DT决策树以及Google公司BERT模型分类器的训练测试结果,发现互信息(MI)函数分类排序在朴素贝叶斯(NB)分类器训练的模型在对冰雹降雹事件识别准确率较高,制定了冰雹实况提取规则,并提取出冰雹的时间、地点、大小,与山西109个气象台站2010-02—2020-12的观测
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