典型文献
施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究
文献摘要：
施工组织设计是指导工程建设全过程活动的技术、经济和组织的综合性文件,随着自然语言处理(natural language processing,NLP)等人工智能技术的发展,针对施工组织设计文档智慧辅助审查中基础性工作:文本分类问题开展研究.为实现施工组织设计文本的自动分类,运用Word2vec词嵌入技术对文本进行向量化表示,基于双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)捕捉文本上下文序列信息,融入Attention机制,提取文本有效信息,采用softmax激活函数分类.结果表明:Attention Bi-LSTM在房建数据集上达到0.97的准确率、召回率以及F值,整体分类效果在正确率、宏平均、加权平均上均优于其他模型.融入Attention机制的Bi-LSTM文本分类模型通过双向捕获文本的特征并利用Attention机制提取有效信息,达到了联合优化的作用,提高了模型的分类性能.
文献关键词：
施工组织设计;文本分类;审查;Word2vec;Attention双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)
中图分类号：
作者姓名：
郭潇楠;王仁超;毛三军;彭相国
作者机构：
天津大学建筑工程学院,天津300354;长江三峡技术经济发展有限公司,北京100043
文献出处：
引用格式：
[1]郭潇楠;王仁超;毛三军;彭相国-.施工组织设计文档智慧辅助审查中的文本分类问题研究)[J].科学技术与工程,2022(36):16180-16188
A类：
双向捕获
B类：
施工组织设计,文档,文本分类,分类问题,建设全过程,自然语言处理,natural,language,processing,NLP,基础性工作,自动分类,Word2vec,词嵌入,嵌入技术,行向量,向量化表示,双向长短时记忆网络,bi,directional,long,short,term,memory,Bi,上下文,序列信息,Attention,本有,有效信息,softmax,激活函数,房建,上达,召回率,整体分类,分类效果,加权平均,分类模型,联合优化,分类性能
AB值：
0.366556
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