基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法
Multi-label text classification method based on label reasoning and attention fusion
1. 武汉科技大学a. 计算机科学与技术学院; b. 大数据科学与工程研究院, 武汉 430065
2. 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室, 武汉 430065
摘要
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F1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。
基金项目
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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0192
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3315-3319,3326
文章编号: 1001-3695(2022)11-018-3315-05
发布历史
[2022-07-04] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版
引用本文
田雨薇, 张智. 基于标签推理和注意力融合的多标签文本分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3315-3319,3326. (Tian Yuwei, Zhang Zhi. Multi-label text classification method based on label reasoning and attention fusion [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3315-3319,3326. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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