基于关键词抽取的注意力机制CNN-GRU物流文本分类模型研究

本论文旨在探讨一种基于关键词抽取的物流文本分类技术，以提升物流信息利用效率，促进物流信息化产业发展。为此，我们利用第三章的关键词抽取模型，将提取出的词汇作为输入，通过引入CNN模型结构、GRU模型结构以及注意力机制的原理与技术，提出了一种新型的CNN－GRU物流文本分类模型。

该模型充分利用了关键词信息，并结合CNN和GRU的优势，以及注意力机制的加持，在物流文本分类任务中展现出高效性和优异的性能。我们通过各种评价指标，对该模型与其他模型进行了比较，证明其在准确性和鲁棒性方面的优越表现。

我们的研究成果将为企业和公司更好地利用物流信息提供技术支持，促进物流信息化产业的发展。同时，我们相信这项技术的应用将带动物流行业更快更好地服务于消费者，从而实现行业的可持续发展。