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第15輯（總第32輯）2. 深度学习支持下的韩国专门领域汉语文本分类研究 ——以能源动力与材料领域为例

작성일 : 24.01.10 15:32 | 조회 : 483

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글쓴이 : 중한연구학…
2._深度学习支持下的韩国专门领域汉语文本分类研究_——以能源动力与材料领域为例.pdf (2.2M) [10] DATE : 2024-01-10 15:32:18

人工智能自动化技术的进步对于促进“中文+职业技能”战略的实施具有重要意义。为充分推动韩国地区专门用途中文教学研究，本研究提出基于深度学习的能源动力与材料文本分类方法。本研究采用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及双向长短时记忆网络（Bi-LSTM），对电力技术、热能与发电工程、新能源发电工程、黑色金属材料、有色金属材料、非金属材料以及建筑材料等7个类别的能源动力与材料方向的66万字语料进行分类。实验结果表明，基于深度学习的文本分类模型在中文能源动力与材料专业文本分类任务上的表现要整体优于传统机器学习算法，其中RNN模型表现最优，达到了94.95%的准确率，96.33%的召回率以及94.91%的F1值，证明了RNN模型在处理中文能源动力与材料专业文本方面的有效性和优越性，为进一步构建能源动力与材料专业汉语词表奠定了坚实的基础，同时为韩国地区专门用途中文教学词表构建提供了研究范式。