典型文献
聚类感知的文本多标签分类模型
文献摘要：
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.
文献关键词：
文本多标签分类;聚类感知学习;文本多义性
中图分类号：
作者姓名：
赵金榜;秦绍伟;武浩
作者机构：
云南大学 信息学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]赵金榜;秦绍伟;武浩-.聚类感知的文本多标签分类模型)[J].云南大学学报（自然科学版）,2022(05):902-911
A类：
文本多义性,聚类感知学习
B类：
文本多标签分类,分类模型,信息载体,很重,文档,深度模型,心向,注意力机制,文本特征,特征融合,融合增强,嵌入表示
AB值：
0.197128
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