针对社区矫正人员繁多且情况愈加复杂,目前人力难以实现社区矫正方案实时精准推送的现实问题。本论文就某市司法局采集到的社区矫正人员状态信息数据,结合实际业务需求,通过采用BERT预训练特征向量分别在GBDT和XGBoost模型上训练实现方案推荐,并对比传统onehot编码方法,比较迁移学习改进后模型的优越性。模型最终测试性能达到93%。此外,针对实际的司法矫正人员特征情况提出最优的特征选择方法。
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