接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响...接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响了智能派单的效率与准确性。针对上述问题,提出编解码器结构的诉求层次多标签分类模型(HMCHotline)。首先,在文本编码器中引入诉求领域中的细粒度关键词先验知识以抑制噪声干扰,并融合诉求的时空信息提高语义特征的判别力;其次,利用标签层次结构生成具有层次与语义感知的标签嵌入,并构建基于Transformer模型的标签解码器,利用诉求的语义特征和标签嵌入进行标签解码;同时,在标签的层级依赖关系基础上引入动态标签表策略限制标签的解码范围,以解决标签不一致问题;最后,采用Softmax分组策略将样本数量相近的标签类别分为同组进行Softmax操作,从而缓解由标签长尾分布导致的分类准确率低的问题。在Hotline、RCV1(Reuters Corpus VolumeⅠ)-v2和WOS(Web Of Science)数据集上的实验结果表明,相较于层次感知的标签语义匹配网络(HiMatch),所提模型的Micro-F1分别提高了1.65、2.06和0.43个百分点,验证了模型的有效性。展开更多
科技资源文本层次多标签分类(hierarchical multi-label text classification,HMTC)用于将科技资源文本分配到一个具有层级结构的标签体系中。提出基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法(academic resource text hierarchical...科技资源文本层次多标签分类(hierarchical multi-label text classification,HMTC)用于将科技资源文本分配到一个具有层级结构的标签体系中。提出基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法(academic resource text hierarchical multi-label classification based on attention,AHMCA)。通过整合文本、关键词、层次结构等特征构造注意力机制层,对HMCN-F(hierarchical multi-label classification network-feed-forward)网络进行改进,将科技资源文档逐级分类到最相关的类别中。细节上,主要利用word2vec与BiLSTM来获得文本、关键词、层次结构的嵌入向量和隐向量表示;利用层次注意力机制捕获关键词、标签层次结构与文本词向量之间的关联关系来强化重点词向量的权重,从而生成特定于层级的文档嵌入向量,替代HMCN-F中原始的文本嵌入。实验结果验证了AHMCA方法的有效性。展开更多
文摘接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响了智能派单的效率与准确性。针对上述问题,提出编解码器结构的诉求层次多标签分类模型(HMCHotline)。首先,在文本编码器中引入诉求领域中的细粒度关键词先验知识以抑制噪声干扰,并融合诉求的时空信息提高语义特征的判别力;其次,利用标签层次结构生成具有层次与语义感知的标签嵌入,并构建基于Transformer模型的标签解码器,利用诉求的语义特征和标签嵌入进行标签解码;同时,在标签的层级依赖关系基础上引入动态标签表策略限制标签的解码范围,以解决标签不一致问题;最后,采用Softmax分组策略将样本数量相近的标签类别分为同组进行Softmax操作,从而缓解由标签长尾分布导致的分类准确率低的问题。在Hotline、RCV1(Reuters Corpus VolumeⅠ)-v2和WOS(Web Of Science)数据集上的实验结果表明,相较于层次感知的标签语义匹配网络(HiMatch),所提模型的Micro-F1分别提高了1.65、2.06和0.43个百分点,验证了模型的有效性。
文摘科技资源文本层次多标签分类(hierarchical multi-label text classification,HMTC)用于将科技资源文本分配到一个具有层级结构的标签体系中。提出基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法(academic resource text hierarchical multi-label classification based on attention,AHMCA)。通过整合文本、关键词、层次结构等特征构造注意力机制层,对HMCN-F(hierarchical multi-label classification network-feed-forward)网络进行改进,将科技资源文档逐级分类到最相关的类别中。细节上,主要利用word2vec与BiLSTM来获得文本、关键词、层次结构的嵌入向量和隐向量表示;利用层次注意力机制捕获关键词、标签层次结构与文本词向量之间的关联关系来强化重点词向量的权重,从而生成特定于层级的文档嵌入向量,替代HMCN-F中原始的文本嵌入。实验结果验证了AHMCA方法的有效性。
