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摘要:为改善建筑信用管理中对信用信息的文档管理依赖人力劳动的现状,文章提出一种基于自然语言处理技术(NLP)的建筑企业失信行为信息文本分类方法。首先,基于Skip-Gram词向量模型利用已标注数据和大量无标注获取文本的词向量表示;其次,运用融入注意力机制(attention-mechanism)的双向长短期记忆网络模型(BiLSTM)对已标注数据进行特征提取与文本分类。(剩余11484字)
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基于自然语言处理的建筑企业失信行为信息分类研究*
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