典型文献
基于FastText模型的农业短文本分类研究
文献摘要：
本文提出基于FastText分类语言模型来解决农业短文本分类问题.在数据处理好类别的情况下,利用实验对12万条农业数据集进行实验.并探究与典型深度语言模型(TextRNN、TextCNN、TextDPCNN、Transformer)进行对比分析其中的分类准确率和分类处理响应时间.实验结果得出结论,基于深度学习的FastText模型的农业短文本分类效果最好,FastText模型对比其他模型的准确率、精确率、召回率和F1值提高了1％～4％.FastText模型可以对中文农业短文本分类处理速度更好,更优于其他典型深度语言模型算法.
文献关键词：
农业短文本分类;文本分类;语言模型;FastText
中图分类号：
作者姓名：
王福健;魏霖静;安昭先;刘志祖
作者机构：
甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州 730070;吉林工程技术师范学院,吉林长春 130052;临夏州农业技术推广服务中心,甘肃临夏 731100
文献出处：
引用格式：
[1]王福健;魏霖静;安昭先;刘志祖-.基于FastText模型的农业短文本分类研究)[J].软件,2022(10):27-29
A类：
农业短文本分类,TextDPCNN
B类：
FastText,分类研究,语言模型,分类问题,万条,农业数据,TextRNN,TextCNN,Transformer,分类准确率,分类处理,响应时间,分类效果,模型对比,精确率,召回率,处理速度,模型算法
AB值：
0.222837
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