基于FastText模型的农业短文本分类研究

作者：王福健; 魏霖静^*; 安昭先; 刘志祖

来源：软件, 2022, 43(10): 27-29.

• 农业短文本分类
• 文本分类
• 语言模型
• FastText

本文提出基于FastText分类语言模型来解决农业短文本分类问题。在数据处理好类别的情况下,利用实验对12万条农业数据集进行实验。并探究与典型深度语言模型（TextRNN、TextCNN、TextDPCNN、Transformer）进行对比分析其中的分类准确率和分类处理响应时间。实验结果得出结论,基于深度学习的FastText模型的农业短文本分类效果最好,FastText模型对比其他模型的准确率、精确率、召回率和F1值提高了1%～4%。FastText模型可以对中文农业短文本分类处理速度更好,更优于其他典型深度语言模型算法。

• 单位
  吉林工程技术师范学院; 甘肃农业大学