摘要
群众来电是政府部门倾听民声的重要手段,也是普通民众向政府反映社会生活问题的重要途径。为满足群众向政府拨打电话反映问题后,根据电话内容匹配相应政府处理部门的应用需求,达到快速、自动化短文本分类目的,该文将文本分类模型与数据增强模型相结合,以提高分类精准度和效率,使用EDA技术、SimBERT和RoFormer-Sim数据增强模型进行对比实验。结果显示,文本分类模型ERNIE和RoFormer-Sim数据增强模型在文本分类任务上表现最佳,F1值为93.41%。相较原样本在BERT-base模型下的效果提高了1.86%。此外,RoFormer增强样本对于不同的文本分类算法,F1值提升均超过了1%。
出处
《电脑知识与技术》
2025年第3期9-11,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
教育部人文社会科学一般项目(20YJCZH005)
浙江省湖州市工业攻关项目(2018GG29)。
