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申请/专利权人：南京烽火星空通信发展有限公司

摘要：本发明公开了一种基于DA_FASTTEXT的文档分类方法，包括如下步骤：S1、邮件文档预处理；S2、通过DA算法对FASTTEXT进行参数寻优；S3、DA_FASTTEXT分类模型训练；S4、实时邮件分类，对邮件主题、邮件内容、附件标题和附件内容进行解析，并将解析后的内容分别进行jieba分词，按分词后的邮件主题、邮件内容、附件标题、附件内容顺序拼接后输入到DA_FASTTEXT模型中，获取当前邮件对应的类别信息返回给用户。该种基于DA_FASTTEXT的文档分类方法，采用FASTTEXT算法对邮件文档进行分类识别，提高模型识别的准确性和效率；对于FASTTEXT算法参数较多难以快速拟合问题，利用DA算法对参数进行寻优，得到最优的FASTTEXT分类模型。

主权项：1.一种基于DA_FASTTEXT的文档分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、邮件文档预处理；S2、通过DA算法对FASTTEXT进行参数寻优，具体流程如下：S2-1、初始化DA算法参数：最大迭代次数MAX_EPOCHS，种群数量N；S2-2、初始化搜索空间中蜻蜓的位置向量X，步长向量ΔX，FASTTEXT模型参数：学习因子lr、训练迭代次数epoch和向量维度dim组合形成各只蜻蜓需优化的参数组合，其中X矩阵的第1，2，3行分别存放lr、epoch和dim的值；S2-3、根据DA算法更新当前迭代次数t时蜻蜓的位置向量Xt+1；S2-4、计算适应度值；S2-5、搜寻领域中有无蜻蜓个体存在，以欧式距离作为领域中有无蜻蜓存在的根据，若存在，则取N0情况下的位置向量更新公式，更新位置与步长，若不存在，用N＝0情况下的位置向量更新公式对位置进行更新；S2-6、计算蜻蜓5个行为的行为位置向量以及对应的权重s，a，c，f，e的值；S2-7、更新位置向量X和步长向量ΔX；S2-8、判断迭代次数是否到达最大迭代次数，若满足条件，则直接跳出，同时输出最优参数组合，若不满足，则迭代次数+1，跳转执行步骤S2-3；S3、DA_FASTTEXT分类模型训练，具体流程如下：S3-1、设置FASTEXT算法的模型参数，学习因子lr，训练迭代次数epoch和向量维度dim为DA算法得到的最优参数组合；S3-2、采用邮件文档预处理得到的训练数据对FASTTEXT模型进行模型训练，最终得到最优的DA_FASTTEXT邮件分类模型；S4、实时邮件分类，具体流程如下：S4-1、对邮件主题、邮件内容、附件标题和附件内容进行解析；S4-2、将解析后的内容分别进行jieba分词，按分词后的邮件主题、邮件内容、附件标题、附件内容顺序拼接后输入到DA_FASTTEXT模型中，获取当前邮件对应的类别信息返回给用户。

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百度查询： 南京烽火星空通信发展有限公司 一种基于DA_FASTTEXT的文档分类方法