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题名基于动态路由序列生成模型的多标签文本分类方法
被引量：8
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作者
王敏蕊
高曙
袁自勇
袁蕾
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第7期1884-1890,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51679180)。
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文摘
现实世界中,多标签文本比单标签文本具有更广泛的应用场景,但其输出空间的庞大给分类任务带来了更多的挑战。将多标签文本分类问题看作标签序列生成问题,把序列生成模型(SGM)应用于多标签文本分类领域,并针对该模型的顺序结构容易产生累积误差等不足,构建了基于动态路由(DR)的序列生成模型(DR-SGM)。该模型基于Encoder-Decoder模式:Encoder层中使用双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络+Attention进行语义信息编码;Decoder层设计了一种基于动态路由的解码器结构,该结构在隐含层后添加了动态路由聚合层,利用路由参数的全局共享减弱了累积误差产生的影响。同时,动态路由能捕获文本中部分-部分、部分-整体的位置信息,并且通过优化动态路由算法进一步提高了语义聚合效果。将DR-SGM应用于多标签文本分类,实验结果表明,在RCV1-V2、AAPD和Slashdot数据集上,多标签文本分类效果得到了有效的提升。
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关键词
多标签文本分类
序列生成模型
胶囊网络
动态路由
双向长短期记忆神经网络
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Keywords
multi-label text classification
sequence generation model(sgm)
capsule network
Dynamic Routing(DR)
Bi-directional Long Short-Term Memory(Bi-LSTM)neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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