海关商品HS编码分类是企业和个人进出口贸易的重要国际程序。HS编码分类可以看作是一个文本分类问题,即给定一段商品的描述,确定商品由HS编码表示的所属类别。然而,该任务比一般的文本分类任务更具挑战性,原因是商品描述文本具有特定的...海关商品HS编码分类是企业和个人进出口贸易的重要国际程序。HS编码分类可以看作是一个文本分类问题,即给定一段商品的描述,确定商品由HS编码表示的所属类别。然而,该任务比一般的文本分类任务更具挑战性,原因是商品描述文本具有特定的层次结构,同时商品描述文本展现出了两个层次上的序列特征,并且商品描述文本还存在关键信息分散且描述形式多样的特点。现有的文本分类方法无法综合考虑以上因素来捕获商品描述文本中的关键信息。对此,文中提出了一种融合文本序列和图信息的神经网络(Text Sequence and Graph Information combination Neural Network,TSGINN)模型,用于解决海关商品HS编码分类问题。TSGINN将HS编码分类问题定义为基于词共现网络的子图分类问题,通过图注意力网络建模非连续词之间的关联关系,同时利用分层的长短期记忆网络结合商品文本层次结构捕获多层次的序列信息。在真实海关商品数据集上进行了实验,结果表明TSGINN模型的HS编码分类效果优于其他分类方法。展开更多
针对信息网络(text-based information network)现有研究多基于网络自身信息建模,受限于任务语料规模,只使用任务相关文本进行建模容易产生语义漂移或语义残缺的问题,本文将外部语料引入建模过程中,利用外部语料得到的词向量对建模过程...针对信息网络(text-based information network)现有研究多基于网络自身信息建模,受限于任务语料规模,只使用任务相关文本进行建模容易产生语义漂移或语义残缺的问题,本文将外部语料引入建模过程中,利用外部语料得到的词向量对建模过程进行优化,提出基于外部词向量的网络表示模型NE-EWV(network embeddingbased on external word vectors),从语义特征空间以及结构特征空间两个角度学习特征融合的网络表示。通过实验,在现实网络数据集中对模型有效性进行了验证。实验结果表明,在链接预测任务中的AUC指标,相比只考虑结构特征的模型提升7%~19%,相比考虑结构与文本特征的模型在大部分情况下有1%~12%提升;在节点分类任务中,与基线方法中性能最好的CANE性能相当。证明引入外部词向量作为外部知识能够有效提升网络表示能力。展开更多
文摘海关商品HS编码分类是企业和个人进出口贸易的重要国际程序。HS编码分类可以看作是一个文本分类问题,即给定一段商品的描述,确定商品由HS编码表示的所属类别。然而,该任务比一般的文本分类任务更具挑战性,原因是商品描述文本具有特定的层次结构,同时商品描述文本展现出了两个层次上的序列特征,并且商品描述文本还存在关键信息分散且描述形式多样的特点。现有的文本分类方法无法综合考虑以上因素来捕获商品描述文本中的关键信息。对此,文中提出了一种融合文本序列和图信息的神经网络(Text Sequence and Graph Information combination Neural Network,TSGINN)模型,用于解决海关商品HS编码分类问题。TSGINN将HS编码分类问题定义为基于词共现网络的子图分类问题,通过图注意力网络建模非连续词之间的关联关系,同时利用分层的长短期记忆网络结合商品文本层次结构捕获多层次的序列信息。在真实海关商品数据集上进行了实验,结果表明TSGINN模型的HS编码分类效果优于其他分类方法。
文摘针对信息网络(text-based information network)现有研究多基于网络自身信息建模,受限于任务语料规模,只使用任务相关文本进行建模容易产生语义漂移或语义残缺的问题,本文将外部语料引入建模过程中,利用外部语料得到的词向量对建模过程进行优化,提出基于外部词向量的网络表示模型NE-EWV(network embeddingbased on external word vectors),从语义特征空间以及结构特征空间两个角度学习特征融合的网络表示。通过实验,在现实网络数据集中对模型有效性进行了验证。实验结果表明,在链接预测任务中的AUC指标,相比只考虑结构特征的模型提升7%~19%,相比考虑结构与文本特征的模型在大部分情况下有1%~12%提升;在节点分类任务中,与基线方法中性能最好的CANE性能相当。证明引入外部词向量作为外部知识能够有效提升网络表示能力。
