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鐵路文本分類(lèi)對(duì)于我國(guó)鐵路事業(yè)的發(fā)展具有重要的實(shí)用意義?，F(xiàn)有的中文文本特征提取方法依賴(lài)于事先對(duì)文本的分詞處理，然而面向鐵路文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞的準(zhǔn)確率不髙，導(dǎo)致鐵路文本的特征提取存在語(yǔ)乂理解不充分、特征獲取不全面等局限性。針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種字符級(jí)特征提取方法CLW2（ Character level-word2Ⅴec），有效地解決了鐵路文本中專(zhuān)業(yè)詞匯豐富且復(fù)雜度高所導(dǎo)致的問(wèn)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(xì)的文本特征，解決了傳統(tǒng)方法依賴(lài)事先分詞而導(dǎo)致的特征提取效釆不佳的問(wèn)題。在鐵路安監(jiān)發(fā)牌數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，面向鐵路文本分類(lèi)的CLW2Ⅴ特征提取方法優(yōu)于傳統(tǒng)的依賴(lài)分詞的TF-IF和 Word2vec方法。
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