典型文献
基于混沌映射与飞行策略的短文本分类算法
文献摘要：
针对极限学习机对文本分类所存在分类精度低的问题,使用结合变压器的双向编码器(BERT)和改进极限学习机(ELM)的短文本分类算法,提出引入Lévy飞行策略的混沌优化麻雀搜索算法(Lévy-CSSA)对ELM的权重与偏置进行寻优.该算法采用混沌映射使初始个体尽可能分布均匀,以增加初始种群的多样性,利用Lévy飞行搜索策略提高全局搜索能力.以电力客服工单为对象验证,结果表明,使用该方法可以更好地表达电力客服工单语义信息,相比所列举的其他经典模型,F1值有明显提升,从而验证了模型的有效性.
文献关键词：
BERT;麻雀搜索算法;ELM;混沌映射;电力客服工单
中图分类号：
作者姓名：
苑津莎;张瑾;张卫华;班双双
作者机构：
华北电力大学 电子与通信工程系,河北 保定 071003
文献出处：
引用格式：
[1]苑津莎;张瑾;张卫华;班双双-.基于混沌映射与飞行策略的短文本分类算法)[J].电力科学与工程,2022(04):17-23
A类：
CSSA,电力客服工单
B类：
混沌映射,飞行策略,短文本分类,分类算法,对极,分类精度,变压器,双向编码器,BERT,改进极限学习机,ELM,vy,混沌优化,麻雀搜索算法,偏置,初始种群,搜索策略,全局搜索,搜索能力,单语,语义信息,所列
AB值：
0.255427
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