为了提高建科标准系统标准分类的效率和准确性,本文分别采用朴素贝叶斯分类方法和多种深度神经网络分类方法,对30多万个中文标准进行分类训练和分类测试,结果显示采用深度神经网络Kmaxcnn模型分类准确率最高达到81.2%,实验结果表明,利用该模型可以对建科标准进行高质量的分类,节约了人力成本,大幅提高了效率。
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