基于文本分类的政府网站信箱自动转递方法研究*

王思迪,胡广伟,杨巳煜,施云

Automatic Transferring Government Website E-Mails Based on Text Classification

Wang Sidi,Hu Guangwei,Yang Siyu,Shi Yun

表2 分类效果指标数值

Table 2 Classification Performance

算法 分类效果指标 宏平均 微平均 北京 合肥 深圳 北京 合肥 深圳 NB Precision 0.9085 0.8762 0.8470 0.9514 0.8985 0.9228 Recall 0.9048 0.8368 0.8260 0.9514 0.8985 0.9228 F1值 0.9035 0.8527 0.8323 0.9514 0.8985 0.9228 AUC 0.9952 0.9890 0.9852 0.9967 0.9946 0.9941 DT Precision 0.8227 0.7222 0.7383 0.9052 0.8386 0.8697 Recall 0.8037 0.7045 0.7017 0.9052 0.8386 0.8697 F1值 0.8103 0.7112 0.7163 0.9052 0.8386 0.8697 AUC 0.8985 0.8490 0.8487 0.9494 0.9162 0.9328 RF Precision 0.9621 0.9484 0.9204 0.9393 0.8590 0.9104 Recall 0.7844 0.5880 0.6755 0.9393 0.8590 0.9104 F1值 0.8396 0.6659 0.7463 0.9393 0.8590 0.9104 AUC 0.9975 0.9886 0.9912 0.9969 0.9918 0.9958 MLP Precision 0.9367 0.9133 0.8828 0.9650 0.9347 0.9440 Recall 0.9184 0.8893 0.8574 0.9650 0.9347 0.9440 F1值 0.9256 0.8999 0.8679 0.9650 0.9347 0.9440 AUC 0.9990 0.9950 0.9940 0.9995 0.9970 0.9975