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题名基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法
被引量:1
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作者
田雨薇
张智
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学大数据科学与工程研究院
湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第11期3315-3319,3326,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61673304)
国家社会科学基金重大计划资助项目(11&ZD189)。
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文摘
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F_(1)值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。
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关键词
标签推理
注意力融合
多标签文本分类
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Keywords
label reasoning
attention fusion
multi-label text classification
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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