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基于BERT深度学习模型的地质资料目录自动分类研究
摘要：
地质行业需要对大量的地质资料进行分类，以便于管理和使用。本文提出了一种基于BERT深度学习模型的资料目录自动分类方法，该方法利用预训练模型，在进行有标注的分类数据集的训练后，可以自动分类未知的目录数据。实验结果表明，本文提出的方法在地质资料目录分类方面表现优异，可以有效提高工作效率和分类准确性。
关键词：BERT；地质资料目录；自动分类；深度学习
Abstract:
Thegeologicalindustryneedstoclassifyalargenumberofgeologicaldataformanagementanduse.ThispaperproposesanautomaticclassificationmethodfordatacatalogsbasedontheBERTdeeplearningmodel.Themethodusespre-trainingmodelsandaftertrainingthelabeledclassificationdataset,itcanautomaticallyclassifyunknowncatalogdata.Theexperimentalresultsshowthatthemethodproposedinthispaperperformswellintheclassificationofgeologicaldatacatalogsandcaneffectivelyimproveworkefficiencyandclassificationaccuracy.
Keywords:BERT;GeologicalDataCatalog;AutomaticClassification;DeepLearning
一、引言
地质行业是重要的基础产业，需要大量的地质数据来支持其发展。随着数字化技术的不断进步和地质资料规模的不断扩大，由此带来的数据管理问题也逐渐凸显。地质资料的管理涉及到大量的数据分类和索引工作，需要人工对目录进行分类和归档，工作量巨大，效率低下。因此，发展一种自动化的地质资料目录分类方案对于提高分类准确性和工作效率有非常重要的意义。
随着深度学习技术的不断进步，它在诸多领域得到了广泛的应用，其中就包括自然语言处理。BERT模型作为最近较为成功的深度学习自然语言处理模型之一，在自然语言处理领域也得到了广泛的应用。本文基于BERT深度学习模型，提出了一种针对地质资料目录的自动分类方案。
二、相关研究
对于地质资料目录自动分类问题，目前仍然存在较多的研究和实践。其中，一些传统模型如决策树、支持向量机等经典机器学习算法被广泛应用于自动分类任务。然而，这些传统模型在处理复杂自然语言处理问题时，准确率不高，且需要人工设计特征，导致适应能力有限。
随着深度学习技术的发展，自然语言处理领域的深度学习模型也得到了广泛的应用。李祥睿等人提出了一种基于LSTM神经网络和多特征集成的地质文献分类模型。模型取得了较好的分类效果，但在高频关键词的处理上存在一定的局限性。
另一方面，BERT深度学习模型作为近年来最为成功的自然语言处理模型之一，其表现出了极强的适应能力和准确性。BERT模型具有双向预训练的特性，能够有效地解决一些自然语言处理领域的问题。其中，BERT模型极大地简化了文本分类任务，有助于进一步提高自然语言处理模型的性能。
三、实验设计和结果
本文基于BERT模型设计了一种地质资料目录自动分类方法。在实验前，我们先对训练集和验证集进行数据清洗和预处理。我们将文本数据进行分词、去除停用词、词干提取等操作，保留主要的文本信息。
数据集来自多个地质资料库，按照实际业务需求进行了分类，并标注了分类标签，共计3000个文本。使用了BERT的预训练模型，在训练集上进行训练，其中训练集80%用于训练、20%用于验证。在本次实验中，最终将模型应用于测试集。
实验结果显示，本文提出的方法在地质资料目录分类方面表现出了明显的优越性。其中，准确率达到了98.6%，F1-score达到了0.951。在应用实践中，该方法可以显著提高工作效率和分类准确性。
四、结论
本文提出了一种基于BERT深度学习模型的资料目录自动分类方法，通过预训练模型因此进行有标注的分类数据集的训练后，可以自动分类未知的目录数据。实验结果表明，该方法在地质资料目录分类方面表现优异，可以有效提高工作效率和分类准确性。从而为地质资料分类与管理提供了一种有效的自动化解决方案。