【摘 要】
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分层文本分类在现实中应用比较广泛,在数据不理想的情况下,充分利用分层结构信息对提高分类效果有很大的帮助。针对警情数据,为了充分利用其现有的分层结构信息,缓解数据严重不均衡的问题,提出了一种基于BERT的迁移分层文本分类模型,利用BERT预训练模型充分提取警情领域相关信息,用于分层文本分类。实验结果表明,利用结构信息和迁移学习对结果都有不同程度的提高,尤其是对数据少的类别。
【机 构】
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上海市公安局科技处,上海德拓信息技术股份有限公司
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研计划项目“:城市大脑”一期“/平安大脑”关键技术及应用研究(18DZ1200900)。
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分层文本分类在现实中应用比较广泛,在数据不理想的情况下,充分利用分层结构信息对提高分类效果有很大的帮助。针对警情数据,为了充分利用其现有的分层结构信息,缓解数据严重不均衡的问题,提出了一种基于BERT的迁移分层文本分类模型,利用BERT预训练模型充分提取警情领域相关信息,用于分层文本分类。实验结果表明,利用结构信息和迁移学习对结果都有不同程度的提高,尤其是对数据少的类别。
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