本文選題：電信　切入點(diǎn)：大數(shù)據(jù)　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：電信大數(shù)據(jù)中包含了大量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),無法通過常規(guī)的方法進(jìn)行信息挖掘,在此情況下文本挖掘可以更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)文本數(shù)據(jù)的分析挖掘。提出了基于文本的新詞識(shí)別算法和命名實(shí)體識(shí)別算法,從而有效地分析用戶投訴文本內(nèi)容并判斷其所屬類別,并且從用戶上網(wǎng)文本信息中識(shí)別出其終端型號(hào),為電信行業(yè)提供更好的用戶支撐和用戶體驗(yàn)。最后,對(duì)模型的實(shí)際應(yīng)用表明,所提方法對(duì)電信投訴文本數(shù)據(jù)的識(shí)別是高效的。
[Abstract]:The telecom big data contains a large amount of unstructured text data, so it is impossible to mine information by conventional methods. In this case, text mining can better realize the analysis and mining of text data. The text based new word recognition algorithm and named entity recognition algorithm are proposed, which can effectively analyze the content of user complaint text and judge its category. Finally, the practical application of the model shows that the proposed method is efficient for the identification of telecom complaint text data.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61373040,61572370)資助
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1643341