基于共有文本特征词跨类联合分类的电力文本分类算法研究

摘要

随着数字化企业建设,电力公司文本数据以指数级增长,电力文本具有电力专业性、文本形式多样性、文本分类不均性等特点。针对分类数据标准和语料库缺乏、自动化程度低等问题,本文提出了少量样本情况下类间共有文本特征词跨类联合分类算法,能够实现少干预情况下的自动快速构建封闭语料库并且实现电力文本自动分类。分别选取5%、10%、15%、20%平均值进行实验,证明了在10%平均值时最少分类特征词可以取得更好的效果。