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基于biRNN的海軍軍械不均衡文本數(shù)據(jù)集處理方法
齊玉東; 丁海強; 趙錦超; 孫明瑋 海軍航空大學; 山東煙臺264001; 海軍92665部隊; 湖南張家界427000
- 深度學習
- 海軍軍械
- 不均衡數(shù)據(jù)集
- 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
- 文本數(shù)據(jù)挖掘
摘要：傳統(tǒng)的不均衡數(shù)據(jù)集處理方法存在人工設置特征繁瑣、普適性差等缺陷,難以適用于海軍軍械不均衡文本數(shù)據(jù)集處理。針對此問題,本文提出一種基于biRNN模型的海軍軍械不均衡文本數(shù)據(jù)集處理方法。通過biRNN模型自動學習文本序列特征,以雙向文本序列預測方式擴展少數(shù)類文本,達到文本數(shù)據(jù)均衡目的,并在均衡數(shù)據(jù)集的基礎上將整個文本數(shù)據(jù)集進行擴充。分別對原始數(shù)據(jù)集、均衡數(shù)據(jù)集、擴充數(shù)據(jù)集進行文本分類實驗,實驗結果表明,基于biRNN的不均衡數(shù)據(jù)集擴展方法對原始數(shù)據(jù)集進行均衡、擴展處理能夠有效提高文本分類的性能。
- 深度學習
- 海軍軍械
- 不均衡數(shù)據(jù)集
- 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
- 文本數(shù)據(jù)挖掘
摘要：傳統(tǒng)的不均衡數(shù)據(jù)集處理方法存在人工設置特征繁瑣、普適性差等缺陷,難以適用于海軍軍械不均衡文本數(shù)據(jù)集處理。針對此問題,本文提出一種基于biRNN模型的海軍軍械不均衡文本數(shù)據(jù)集處理方法。通過biRNN模型自動學習文本序列特征,以雙向文本序列預測方式擴展少數(shù)類文本,達到文本數(shù)據(jù)均衡目的,并在均衡數(shù)據(jù)集的基礎上將整個文本數(shù)據(jù)集進行擴充。分別對原始數(shù)據(jù)集、均衡數(shù)據(jù)集、擴充數(shù)據(jù)集進行文本分類實驗,實驗結果表明,基于biRNN的不均衡數(shù)據(jù)集擴展方法對原始數(shù)據(jù)集進行均衡、擴展處理能夠有效提高文本分類的性能。
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