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基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类应用 基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类应用 摘要 近年来,随着电信网络的迅速发展,电信用户投诉问题不断增加,有效地处理这些投诉对于电信运营商和用户来说都是至关重要的。本论文介绍了一种基于GRW(GatedRecurrentUnit)和FastText模型的电信用户投诉文本分类方法。首先,我们使用GRW模型对投诉文本进行预处理,提取关键特征。然后,使用FastText模型进行文本分类,快速而准确地将投诉文本分类到相应的类别中。实验结果表明,该方法在电信用户投诉文本分类任务上取得了较高的分类精度和效率。 关键词:GRW模型;FastText模型;电信用户投诉;文本分类 1.引言 电信网络的迅速发展使得人们的生活更加便利,但也给电信运营商带来了更多的挑战。随着用户数量的增加,电信用户投诉问题也越来越多。解决这些问题并提高用户满意度对于电信运营商来说至关重要。 电信用户投诉文本是一种重要的信息源,对于分析用户投诉问题、改进服务质量具有重要意义。然而,大量的投诉文本需要人工处理,效率低下且易出错。因此,开发一种自动的投诉文本分类方法对于提高处理效率和准确性非常重要。 本文提出了一种基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类方法,可以快速而准确地将投诉文本分类到相应的类别中。具体地,我们首先使用GRW模型对投诉文本进行预处理,提取关键特征。然后,使用FastText模型进行文本分类。实验结果表明,该方法在电信用户投诉文本分类任务上取得了较高的分类精度和效率。 2.相关工作 文本分类是自然语言处理中的一个重要任务,已经有很多方法被提出来解决这个问题。传统的方法主要使用词袋模型和TF-IDF等技术进行特征提取,然后使用机器学习算法进行分类。然而,这些方法往往需要人工进行特征工程,效果依赖于人工选择的特征。 近年来,深度学习在文本分类任务中取得了显著的成果。其中,基于循环神经网络(RNN)的模型被广泛应用。然而,传统的RNN模型在处理长文本时存在梯度消失和梯度爆炸的问题,导致效果较差。为了解决这个问题,GRW模型被提出来。 GRW模型是一种门控循环神经网络,通过引入门控单元可以有效地解决长文本处理中的梯度问题。该模型已经在文本分类、情感分析等任务中取得了较好的效果。 FastText模型是一种基于词袋模型的文本分类方法,其核心思想是将文本表示为词的n-gram特征向量的平均值,然后使用线性分类器进行分类。该模型具有快速训练和较好的分类精度的特点,已经在多个文本分类任务中取得了良好的效果。 3.方法 本文提出的电信用户投诉文本分类方法主要分为两个步骤:预处理和文本分类。 3.1预处理 预处理阶段是对投诉文本进行特征提取的过程。我们采用GRW模型对投诉文本进行表示。GRW模型使用了门控单元来控制信息的流动,有效地解决了梯度问题。具体地,我们首先将投诉文本输入到GRW模型中,得到对应的文本表示。然后,我们使用这些文本表示作为输入特征进行下一步的文本分类。 3.2文本分类 文本分类阶段是将投诉文本分类到相应类别的过程。我们使用FastText模型进行文本分类。具体地,我们首先将投诉文本表示为词的n-gram特征向量的平均值,得到文本的表示。然后,使用线性分类器对文本进行分类。最后,我们将投诉文本分类到相应的类别中。 4.实验结果 为了验证本文方法的有效性,我们使用了一个电信用户投诉数据集进行实验。结果表明,本文方法在电信用户投诉文本分类任务上取得了较高的分类精度和效率。具体地,我们取得了XX%的分类准确率,相比传统的方法提高了XX%。 5.结论 本论文提出了一种基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类方法。实验结果表明,该方法能够快速而准确地将投诉文本分类到相应的类别中。未来,我们将进一步优化该方法,提高分类精度和效率。 参考文献: [1]HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780. [2]JoulinA,GraveE,BojanowskiP,etal.Bagoftricksforefficienttextclassification[J].arXivpreprintarXiv:1607.01759,2016.

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