基于TextCNN的地震新闻标题分类方法  

作　　者：白灵[1,2] 黄猛 刘帅[1,2] BAI Ling;HUANG Meng;LIU Shuai

机构地区：[1]防灾科技学院,河北三河065201 [2]河北省高校智慧应急应用技术研发中心,河北三河065201

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第8期91-94,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：廊坊市2022年科学技术研究与发展计划项目(2022011029)。

摘　　要：当破坏性地震发生后,大量信息产出,网上的地震新闻信息更是大量汇集。高效精准地识别与自动分类地震新闻,可使地震应急部门及时搜集各方面的应急态势,缓解面对海量新闻的压力,减少获取信息的时间成本。首先论述了地震新闻标题数据集的建设,然后实验对比分析了深度学习模型对地震新闻标题文本的分类效果。实验表明,采用Word2vec进行文本表示的TextCNN分类模型效果比较好,准确率达到了92.03%。

关 键 词：地震新闻标题 文本分类 数据集建设 TextCNN 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G213[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]