【摘 要】
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针对电力审计领域的文本具有行业特征明显、文本特征相似度高、分类边界模糊的特性,提出了增强领域特征的电力审计文本分类方法。首先构建面向电力审计的专业词典,提出EF-Doc2VecC模型再联合专业词典增强文本的特征,最后送入BiLSTM分类器实现专业领域的文本分类。实验结果表明,针对专业性显著的电力审计类文本分类,EF-Doc2Vec模型,在召回率、特异性、准确率和F1值分类指标上比对照模型Doc2V
【机 构】
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武汉电力职业技术学院建设及管理系,国网湖北省电力有限公司审计部
【基金项目】
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国网湖北省电力有限公司科学技术项目(SGHBJP00JGJS1900026)
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针对电力审计领域的文本具有行业特征明显、文本特征相似度高、分类边界模糊的特性,提出了增强领域特征的电力审计文本分类方法。首先构建面向电力审计的专业词典,提出EF-Doc2VecC模型再联合专业词典增强文本的特征,最后送入BiLSTM分类器实现专业领域的文本分类。实验结果表明,针对专业性显著的电力审计类文本分类,EF-Doc2Vec模型,在召回率、特异性、准确率和F1值分类指标上比对照模型Doc2VecC分别高出4,2,2,2个百分点;针对通用领域文本分类,EF-Doc2VecC模型在召回率、差异性、
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