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基于K-BERT-LDA的层级多标签招标标段分类方法
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作者 侯继辉 吴小忠 +4 位作者 刘晖 夏卓群 梁涤青 邱涵 徐嘉慧 《软件导刊》 2024年第12期66-74,共9页
传统人工招标分标效率准确率低,针对语义特征稀疏且标签具有明显层级结构特点的物资招标文本,提出了一种基于K-BERT-LDA的层级多标签文本分类方法。首先,通过混合模型提取文本特征,K-BERT模型提取具有知识注入的文本特征以弥补语义信息... 传统人工招标分标效率准确率低,针对语义特征稀疏且标签具有明显层级结构特点的物资招标文本,提出了一种基于K-BERT-LDA的层级多标签文本分类方法。首先,通过混合模型提取文本特征,K-BERT模型提取具有知识注入的文本特征以弥补语义信息缺失,LDA主题模型提取主题分布特征,并通过特征融合进一步丰富文本特征表示。其次,联合嵌入类别标签,即上层标签预测结果能引导下层分类,并充分利用标签间的树形结构关系提升多标签文本分类准确性。最后,提出一种基于文本相似度算法的智能处理策略,通过合并预投资金额不足的标段以保障招标成功率并得到分标结果。实验表明,所提方法相较于其他分类方法及单一模型而言分类性能更好,准确率、精确度和F1值分别达到95.45%、92.57%和91.88%,能高效、准确地实现智能分标目的。 展开更多
关键词 招标分标 层级多标签文本分类 知识注入 主题分布 特征融合 文本相似度
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