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基于数据增强的集成稀疏短文本题材多元分类.pdf

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    摘要

    随着电子数据的急剧增长，准确的文本自动分类技术逐渐成为大数据时代

    的焦点。尽管深度学习方法和预训练模型在文本分类中已经取得显著成果，但

    对于更细致方向的文本自动分类研究中仍存在不足。本文旨在引入数据增强、

    混合模型和集成学习技术，改善对中文稀疏短文本的题材多元分类的分类效果。

    本文首先提出了一种基于数据增强的BBC-ST题材多分类模型，在多个数据集

    上表现良好，随后为了更好提高模型性能和鲁棒性，进一步引入集成学习相关

    技术，设计了一种基于Stacking集成的BBS-ST题材多分类模型

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