基于混合神经网络模型的企业行业分类

摘要

针对人工行业分类效率低下、准确性不高等问题,提出一种基于混合神经网络的行业分类模型。该分类模型采用RoBERTa预训练语言模型对企业经营范围文本特征进行提取,构建基于GRU的候选集生成网络生成行业类别候选集,通过外部知识嵌入补充额外信息,并将外部知识特征与经营范围特征进行融合,完成企业行业分类。通过在所构建的企业数据集上进行验证可知,其准确率达到83.78%,实验结果证明了该模型可以获得更加丰富的特征,相比其他方法取得了更好的行业分类效果。