基于biRNN的海军军械不均衡文本数据集处理方法

作者：齐玉东; 丁海强; 赵锦超; 孙明玮

来源：计算机与现代化, 2019, (12): 21-26.

• 深度学习
• 海军军械
• 不均衡数据集
• 双向循环神经网络
• 文本数据挖掘

传统的不均衡数据集处理方法存在人工设置特征繁琐、普适性差等缺陷,难以适用于海军军械不均衡文本数据集处理。针对此问题,本文提出一种基于biRNN模型的海军军械不均衡文本数据集处理方法。通过biRNN模型自动学习文本序列特征,以双向文本序列预测方式扩展少数类文本,达到文本数据均衡目的,并在均衡数据集的基础上将整个文本数据集进行扩充。分别对原始数据集、均衡数据集、扩充数据集进行文本分类实验,实验结果表明,基于biRNN的不均衡数据集扩展方法对原始数据集进行均衡、扩展处理能够有效提高文本分类的性能。