聚类感知的文本多标签分类模型

文本是人类社会中使用最广泛的信息载体,对其进行准确的分类具有很重要的现实意义.现有方法在文本多标签分类的问题上已经取得了一定的效果,但仍存在对文档和标签线索利用不充分的问题.从文本多义性的角度出发,提出了一种聚类感知的文本多标签分类模型.首先利用深度模型得到文本的原始特征,然后使用多个簇心向量结合注意力机制提取不同语境下的文本特征,最后将这些特征融合增强后与标签的嵌入表示做点积进行分类.在4个数据集下的实验结果表明,该方法在多个评价指标上的表现均取得显著提升.