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基于FastText的藏文新闻文本分类的研究
【摘要】 藏文新闻文本分类在新闻推荐和舆情监测等领域具有显著的重要性。文章探讨了FastText模型在藏文新闻文本分类中的性能表现。在介绍FastText模型工作原理的基础上，通过实验对比评估了DPCNN、FastText、TextCNN、TextRCNN、TextRNN及TextRNN＿Att等模型在藏文文本分类任务中的表现。结果显示，FastText模型在测试集上展现出了优异的准确率、召回率和F1值。FastText模型不仅训练速度快、分类效率高，而且泛化能力强，为藏文文本分类提供了一种高效且有效的解决方案。
【基金】 国家级大学生创新训练项目(202410694030)
- 【文献出处】 电脑知识与技术 ,Computer Knowledge and Technology , 编辑部邮箱 ,2024年33期
- 【分类号】TP391.1
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