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江苏大学学报(自然科学版)期刊
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基于图嵌入和区域注意力的多标签文本分类
基于图嵌入和区域注意力的多标签文本分类
作者:
王进
徐巍
丁一
孙开伟
王利蕾
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
多标签
文本分类
序列到序列模型
图嵌入
区域注意力
循环神经网络
摘要:
针对传统多标签文本分类模型未考虑标签之间以及标签与文本各个部分之间的相关性、低频标签预测效果不佳的问题,使用图嵌入和区域注意力技术来挖掘标签之间以及标签和文本之间的关系,提出了编码器图嵌入和区域注意力机制解码器模型来处理多标签分类任务.采用Bi-LSTM作为编码器,使用图嵌入技术生成标签嵌入矩阵;利用区域注意力机制结合单词级别与区域级别的信息,使得模型在预测每个标签时考虑文本不同部分的信息,挖掘了文本与标签之间的潜在关联;使用循环神经网络和多层感知机作为解码器结合随机策略梯度算法,减少训练损失,改善多标签分类效果.在AAPD和RCV1-V2多标签文本分类数据集上进行试验,根据数据集特征设置相关参数,以micro-F1和Hamming Loss作为评价指标,对比所提出模型与LP、卷积神经网络等9个经典模型.结果表明,所提出模型能够根据高频标签预测出低频标签,在2个数据集上的micro-F1和Hamming Loss均优于经典模型.
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机制
基于自注意力与动态路由的文本建模方法
胶囊网络
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注意力机制
文本建模
内容分析
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引文网络
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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文献信息
篇名
基于图嵌入和区域注意力的多标签文本分类
来源期刊
江苏大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
多标签
文本分类
序列到序列模型
图嵌入
区域注意力
循环神经网络
年,卷(期)
2022,(3)
所属期刊栏目
计算机与电气工程
研究方向
页码范围
310-318
页数
9页
分类号
TP391.9
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-7775.2022.03.010
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
多标签
文本分类
序列到序列模型
图嵌入
区域注意力
循环神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
主办单位:
江苏大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-7775
CN:
32-1668/N
开本:
大16开
出版地:
江苏省镇江市梦溪园巷30号
邮发代号:
28-83
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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