一种面向自动化标检的文本分类方法.pdf

面向自动化标检的文本分类方法是针对文档自动化审阅中段落文本分类问题提出的一种改进方法。在军用和民用领域，文档质量对产品研制、试验以及软件程序设计等各个环节都具有决定性作用。高质量文档能够保证项目管理人员有效监督和管理，同时作为维护人员进行产品修改和改进的依据，也是向用户展示成果的直接窗口。因此，文档质量已经成为军工企业等机构特别重视的一个方面。 在传统文档审查中，由于过度依赖人工，往往效率不高，且易受到审查人员主观因素的影响，导致审查结果参差不齐。自动化标检技术研究的兴起，意在降低人力资源消耗，提高文档质量审核的准确性和效率。 提出的方法基于机器学习技术，并特别改进了朴素贝叶斯分类算法，使其作为分类器的核心。朴素贝叶斯算法在处理文本分类问题时，由于其假设特征之间相互独立，通常会对分类结果产生误差。而改进的朴素贝叶斯分类算法对原始朴素贝叶斯模型进行了优化，提高了分类的准确性。 在训练分类器的过程中，采用了遗传算法来对所有特征的权重进行训练。遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化特征权重，最终得到一个更加符合实际数据分布的分类模型。 为了解决自动化标检中可能出现的错误样本问题，提出的方法中还包含一种基于图表位置的修正算法，通过该算法优化分类结果，提高对错误样本的处理能力，以确保文本分类的准确度。 通过实验验证，该改进的朴素贝叶斯分类算法相较于传统的KNN算法和朴素贝叶斯算法，在大部分情况下表现更优，尤其是在样本集中存在较多错误样本的情况下，能够显著提高自动化标检的准确性。此外，该方法还能够有效利用文档结构信息，增强文本分类的可靠性。 关键词中提到的机器学习是一种通过计算机算法从大量数据中学习规律，并运用这些规律进行预测或决策的技术。文本分类是机器学习中的一个应用分支，它涉及将文本数据分配到一个或多个类别中的问题。朴素贝叶斯是一种基于概率论的简单但非常有效的分类方法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法，它在解决优化和搜索问题时尤其有效。自动化标检技术涉及到利用计算机程序自动完成文档质量检查，减少人为干预，提高审查效率和质量。 作者郭泽，是一位工程师，硕士学历，专业领域主要为机器学习和指控总体设计。他所在的北京电子工程总体研究所是中国电子科技集团下属的研究所，致力于电子信息技术领域的研究与开发。在该研究中，郭泽与焦倩倩合作，发表了一篇关于自动化标检技术的重要论文。通过这份研究成果，我们能够看到在机器学习辅助下，文档审查工作可以变得更加智能和高效。