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基于深度學(xué)習(xí)的法人和其他組織國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)化流程研究

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摘 要:針對當(dāng)前法人和其他組織在國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類中存在效率及準(zhǔn)確性不高的問題,提出一套基于BERT-LSTM-CNN國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)數(shù)據(jù)自動分類標(biāo)準(zhǔn)化流程。首先,通過對統(tǒng)一代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估和調(diào)整,確保輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。其次,使用訓(xùn)練完善的BERT-LSTM-CNN混合模型實(shí)現(xiàn)特征抽取,并應(yīng)用自注意力機(jī)制與遷移學(xué)習(xí)策略,有效地處理了行業(yè)分類的問題。(剩余6908字)

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