【摘 要】
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本文基于深度学习框架及自然语言处理，将政企类文本智能分类过程中的文本预处理、模型构建、分类效果比较等环节进行了实现与分析。自然语言处理是文本分类的有效手段，在所有的文本分类语境中，政企类文本因其文本较长、类别较多、文本质量不一等特点，在文本分类中取得的效果一般。而随着政务服务水平的提高以及对信息化、智能化的要求逐渐提高，政企类文本智能分类的实现变得更加重要。在实验过程中，本文采用了DNN、CNN、
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程（No.2019JZZY010120）； 山东省重点研发计划（No.2019GSF111054）；
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本文基于深度学习框架及自然语言处理，将政企类文本智能分类过程中的文本预处理、模型构建、分类效果比较等环节进行了实现与分析。自然语言处理是文本分类的有效手段，在所有的文本分类语境中，政企类文本因其文本较长、类别较多、文本质量不一等特点，在文本分类中取得的效果一般。而随着政务服务水平的提高以及对信息化、智能化的要求逐渐提高，政企类文本智能分类的实现变得更加重要。在实验过程中，本文采用了DNN、CNN、LSTM、BERT等模型进行实验处理，经过比较以及模型优化，最终取得了较优的结果，并分析了其在实际工程项目中的具体应用场景。
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