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鐵路文本分類對于我國鐵路事業(yè)的發(fā)展具有重要的實用意義。現(xiàn)有的中文文本特征提取方法依賴于事先對文本的分詞處理，然而面向鐵路文本數(shù)據(jù)進行分詞的準確率不髙，導致鐵路文本的特征提取存在語乂理解不充分、特征獲取不全面等局限性。針對以上問題，提出了一種字符級特征提取方法CLW2（ Character level-word2Ⅴec），有效地解決了鐵路文本中專業(yè)詞匯豐富且復雜度高所導致的問題。與基于詞匯特征的TF-IDF和Word2Vec方法相比，基于宇符特征的CLw2Ⅴ方法能夠提取更為精細的文本特征，解決了傳統(tǒng)方法依賴事先分詞而導致的特征提取效釆不佳的問題。在鐵路安監(jiān)發(fā)牌數(shù)據(jù)集上進行的實驗驗證表明，面向鐵路文本分類的CLW2Ⅴ特征提取方法優(yōu)于傳統(tǒng)的依賴分詞的TF-IF和 Word2vec方法。
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