典型文献
基于知识图谱的结构化数据分类算法研究
文献摘要：
数据的自动分类有利于实现数据高效管理.针对政府结构化库表数据中标签数据少、数据交叉多所导致的分类难点问题,提出了结合知识图谱的政府结构化库表数据自动分类算法.以政务知识图谱为核心,结合BERT、TF-IDF、LDA模型形成了无主题、单主题、多主题分类器,通过组合三个分类器共同实现政府结构化库表数据的自动分类.经实验表明,该方法与传统短文本分类算法相比,在准确率、召回率和F1值上均较大提升,表现出了良好的分类效果.
文献关键词：
共享开放;知识图谱;BERT模型;政府数据;TF-IDF;文本分类
中图分类号：
作者姓名：
王胜漪;刘汪洋;邹佳;蔡惠民
作者机构：
中电科大数据研究院有限公司 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室,贵州 贵阳 550081
文献出处：
引用格式：
[1]王胜漪;刘汪洋;邹佳;蔡惠民-.基于知识图谱的结构化数据分类算法研究)[J].计算机时代,2022(09):58-62,67
A类：
B类：
基于知识,结构化数据,数据分类,分类算法,算法研究,高效管理,中标,标签数据,多所,数据自动分类,BERT,TF,IDF,LDA,无主,多主题,主题分类,分类器,现政府,短文本分类,召回率,分类效果,共享开放,政府数据
AB值：
0.422205
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