Doc2vec在政策文本分类中的应用研究

• 作者: 李峰 柯伟扬 盛磊 罗韵晴 陈丙赛 陈雯
• 来源期刊: 软件
• 学科: 经济
• 关键词: 政策文本 文本分类 Doc2vec
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 76-78
• 页数: 3页
• 分类号: F224-39
• 字数: 2831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.018

摘要

政策文本(Policy Text)是指因政策活动而产生的记录文献,当前多数的政策文本分类方法存在特征维度高、缺乏上下文信息这两个缺点.基于此,本文采用Doc2vec算法,通过词向量化解决特征维度高的问题,采用CBOW方法获取词语上下文信息.本文采用的方法经过实验测试,结果显示该方法对提高政策文本的分类准确率有着显著作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛磊		3	13	1.0	3.0
2	李峰		2	4	1.0	2.0
3	柯伟扬		1	0	0.0	0.0
4	陈雯		1	0	0.0	0.0
5	陈丙赛		1	0	0.0	0.0
6	罗韵晴		1	0	0.0	0.0