基于BERT模型的航天科技开源情报分类
本文提出了一种基于BERT模型的航天科技开源情报分类算法，该算法通过双向Transformas机制捕捉航天科技开源情报中句子间的关系，并采用MiUti-hyp Self-attention机制关注文本中的大量专有名词。结合SoUw o p分类器对提取的特征进行分类。与TytWCNN、DPCNN等主流语言模型相比，该算法在测试集上的准确率分别提升1.7%、3.33%，验证了该算法在航天科技开源情报分类上的有效性。
知识点：
1. BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的语言模型，由Google于2018年提出。它可以用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、命名实体识别、语言翻译等。
2. 双向Transformas机制：双向Transformas机制是BERT模型中的一种机制，可以捕捉文本中句子间的关系。它可以学习到文本中的上下文信息，从而提高文本分类的准确率。
3. MiUti-hyp Self-attention机制：MiUti-hyp Self-attention机制是BERT模型中的一种机制，可以关注文本中的大量专有名词。它可以学习到文本中的关键信息，从而提高文本分类的准确率。
4. SoUw o p分类器：SoUw o p分类器是一种机器学习算法，可以对提取的特征进行分类。它可以与BERT模型结合使用，对航天科技开源情报进行分类。
5. 航天科技开源情报分类：航天科技开源情报分类是指对航天科技领域中的开源情报进行分类。该任务需要对文本进行分析，提取关键信息，并对其进行分类。
6. 文本分类：文本分类是自然语言处理领域中的一种任务，指的是对文本进行分类。它可以根据文本的内容、语气、情感等特征对其进行分类。
7. 语言模型：语言模型是一种机器学习模型，可以学习到语言的模式和规律。它可以用于文本分类、语言翻译、命名实体识别等任务。
8. 开源情报：开源情报是指来自公开渠道的信息，可以来自社交媒体、新闻报道、研究论文等渠道。它可以为航天科技领域中的研究和应用提供有价值的信息。
9. 航天科技：航天科技是指与航天相关的科学技术领域，包括航天器设计、航天器制造、航天器控制等方面。
10. TytWCNN、DPCNN：TytWCNN和DPCNN是两种主流语言模型，分别由Google和Microsoft提出。它们可以用于文本分类、语言翻译、命名实体识别等任务。
11. 机器学习：机器学习是一种人工智能技术，能够使计算机系统自动地从经验中学习，并不断地改进其性能。
12. 自然语言处理：自然语言处理是计算机科学领域中的一种子领域，指的是对人类语言的自动处理。它包括文本分类、语言翻译、命名实体识别等任务。
13. Transformer：Transformer是一种神经网络模型，能够学习到序列数据之间的关系。它可以用于机器翻译、文本生成、文本分类等任务。
本文提出了一种基于BERT模型的航天科技开源情报分类算法，该算法可以捕捉航天科技开源情报中句子间的关系，并关注文本中的大量专有名词，从而提高文本分类的准确率。
