自然语言处理(NLP)技术等新一代信息技术发展,为特种设备舆情信息分析分类带来新的路径。针对特种设备舆情分类需求,在分析特种设备舆情数据处理流程的基础上,开展舆情文本分词、文本向量化与朴素贝叶斯分类技术研究,进而对2018年1月份至2020年6月份6983条特种设备舆情样本进行建模分析,结果显示特种设备舆情具有明显的文本特征,基于朴素贝叶斯的特种设备舆情分类预测模型准确度达到95%,能够为开展特种设备舆情分类分析提供参考。
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