《电视技术》第47卷第1期(总第566期)27PARTS&DESIGN器件与设计文献引用格式：贺晓琳.基于文本语义分类的广播电视自动化分类系统设计[J].电视技术，2023，47（1）：27-29，35.HEXL.Designofautomatedclassificationsystemforradioandtelevisionbasedonsemanticclassificationoftext[J].VideoEngineering，2023，47（1）：27-29，35.中图分类号：TP311.1文献标识码：ADOI：10.16280/j.videoe.2023.01.006基于文本语义分类的广播电视自动化分类系统设计贺晓琳（河南工业和信息化职业学院，河南焦作454000）摘要：针对传统广播电视自动分类系统存在的内容特征提取单一、内容分类准确率不理想问题，提出基于文本语义的混合多层分类模型。模型通过引入TextRank算法，完成对广播电视节目文本介绍内容的关键语义词的提取，进而使用BM25算法对冗余的语义关键词进行去除，最终通过FastText模型完成对广播电视节目的文本自动分类操作。搭建实验环境对提出的模型进行实现与仿真，实验结果表明，改进后的方式能够有效提升广播电视节目分类系统的分类准确性。关键词：文本语义；广播电视；自动分类；混合多层DesignofAutomatedClassificationSystemforRadioandTelevisionBasedonSemanticClassificationofTextHEXiaolin(HenanCollegeofIndustry&InformationTechnology,Jiaozuo454000,China)Abstract:Toaddresstheproblemsofsinglecontentfeatureextractionandunsatisfactorycontentclassificationaccuracyofthetraditionalbroadcasttelevisionautomaticclassificationsystem,ahybridmulti-layerclassificationmodelbasedontextsemanticsisproposed,whichcompletestheextractionofkeysemanticwordsofthetextintroductioncontentofbroadcasttelevisionprogramsbyintroducingtheTextRankalgorithm,andthenusestheBM25algorithmtoremoveredundantsemantickeywords,andfinallycompletestheautomaticclassificationofbroadcasttelevisionprograms.Finally,themodelproposedinthispaperisimplementedandsimulatedbysettingupanexperimentalenvironment,andtheexperimentalresultsshowthattheimprovedapproachcaneffectivelyimprovetheclassificationaccuracyofthebroadcastTVprogramclassificationsystem.Keywords:textsemantics;radioandtelevision;automaticclassification;hybridmultilayer0引言广播电视节目的分类工作对于任何一种数字化的广播电视内容管理系统而言都...
