基于fasttext实现船舶工况点分类系统研究

作者：陈浩天; 刘晓东

来源：电子设计工程, 2023, 31(02): 72-76.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.02.016

• 自然语言处理
• fasttext算法
• TF-IDF算法
• 自动匹配

为了达到节省船舶领域对比工作消耗的时间与人力资源成本，文中对常用的文本分类算法进行分析比较，有针对性地对分类算法做出在船舶领域的创新。改进传统特征提取算法（TF-IDF算法），使得权重提取更加合理，改进fasttext分类算法，解决输入层参数的输入问题，提出改进后的C-fasttext算法。通过实验，将C-fasttext算法模型分类效果和朴素贝叶斯算法、支持向量机算法和传统fasttext模型进行对比。结果表明，改进C-fasttext算法准确率最高，为91.59%；传统的fasttext分类算法的准确率为88.27%；支持向量机算法处在较低水平，准确率只有59.98%；朴素贝叶斯方法在准确率上为76.19%。改进算法的匹配准确率超过90%，语料覆盖率超过95%，满足实验需求。

• 单位
  武汉邮电科学研究院