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基于标签语义注意力的多标签文本分类*

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  • 【题名】:基于标签语义注意力的多标签文本分类*
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:肖琳,陈博理,黄鑫,刘华锋,景丽萍,于剑
  • 【关键词】:多标签学习  文本分类  标签语义  注意力机制
  • 【摘要】:自大数据蓬勃发展以来,多标签分类一直是令人关注的重要问题,在现实生活中有许多实际应用,如文本分类、图像识别、视频注释、多媒体信息检索等.传统的多标签文本分类算法将标签视为没有语义信息的符号,然而,在许多情况下,文本的标签是具有特定语义的,标签的语义信息和文档的内容信息是有对应关系的,为了建立两者之间的联系并加以利用,提出了一种基于标签语义注意力的多标签文本分类(LAbel Semantic Attention Multi-label Classification,简称LASA)方法,依赖于文档的文本和对应的标签,在文档和标签之间共享单词表示.对于文档嵌入,使用双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,简称Bi-LSTM)获取每个单词的隐表示,通过使用标签语义注意力机制获得文档中每个单词的权重,从而考虑到每个单词对当前标签的重要性.另外,标签在语义空间里往往是相互关联的,使用标签的语义信息同时也考虑了标签的相关性.在标准多标签文本分类的数据集上得到的实验结果表明,所提出的方法能够有效地捕获重要的单词,并且其性能优于当前先进的多标签文本分类算法.
  • 【期刊名】:软件学报
  • 【分类号】:TP391.1
  • 【期号】:第4期
  • 【资金项目】:国家自然科学基金(61822601,61773050,61632004);北京市自然科学基金(Z180006);北京市科委项目(Z18110000 8918012)
  • 【作者简介】:肖琳 (1995-),女,辽宁东港人,学士,CCF学生会员,主要研究领域为多标签学习. 陈博理 (1996-),男,学士,主要研究领域为机器学习及其应用. 黄鑫 (1995-),男,学士,主要研究领域为机器学习,弱监督. 刘华锋 (1994-),男,学士,CCF 学生会员,主要研究领域为机器学习,智能推荐. 景丽萍 (1978-),女,博士,教授,博士生导师,CCF 专业会员,主要研究领域为机器学习及其应用. 于剑 (1969-),男,博士,教授,博士生导师,CCF 会士,主要研究领域为机器学习,图像处理,模式识别.
  • 【作者单位】:交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学)
  • 【页码】:1079-1089
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