基于注意力机制的CNN-GRU模型在物流文本分类中的应用与性能分析

本章提出了一种基于注意力机制的CNN-GRU模型，用于物流文本分类任务。为了验证该模型的有效性，本节对该模型在实验测试数据集上进行了测试，并生成了混淆矩阵。混淆矩阵中，纵坐标代表真实标签，横坐标代表预测标签。实验结果如图4所示。

从图4中可以看出，本文模型表现出了优越的性能，几乎所有的数据都分布在主对角线上，说明分类准确率非常高。值得注意的是，主对角线上的颜色越深，表征其类数据的分类效果越好。这说明了本章提出的基于注意力机制的CNN-GRU模型在物流文本分类任务中具有出色的性能，可以有效地对各类物流文本进行准确分类。