多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA...多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA模型主要包括两部分:第一部分采用多类型注意力机制分别提取融合自注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征及融合标签注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征;第二部分采用多参数自适应策略为多类型注意力机制动态分配不同的权重,从而学习到更优的文本表示,提升分类的准确率。在AAPD和RCV1两个基准数据集上的大量实验证明了MSAPA模型的优越性。展开更多
文摘多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA模型主要包括两部分:第一部分采用多类型注意力机制分别提取融合自注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征及融合标签注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征;第二部分采用多参数自适应策略为多类型注意力机制动态分配不同的权重,从而学习到更优的文本表示,提升分类的准确率。在AAPD和RCV1两个基准数据集上的大量实验证明了MSAPA模型的优越性。
