基于位置注意力机制的字词双维度CNN违法违规行为语义分类模型

针对核辐射安全监管部门检查建议所含违法违规行为自动识别并分类难的问题,建立语义分类自动研判模型,辅助有关部门丰富智能化管理体系,依靠数据进行科学决策,实现监管效率及质量的有效提高。将词和字符两个不同嵌入级别的特征向量输入到双路卷积神经网路（Convolutional Neural Networks, CNN）中,并引入语义位置注意力机制,建立基于字词双维度语义分析的违法违规研判模型。该方法不仅能够有效防止信息丢失,还能提取出更丰富的文本特征,强化领域关键词汇对分类准确率的帮助。实验结果表明本文建立的模型优于传统语义分类模型,能够有效提高分类准确度。