[发明专利]一种基于注意力机制的Bi-LSTM的标签推荐方法有效
| 申请号： | 201910593644.9 | 申请日： | 2019-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN110569353B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 徐玲;李灿;何健军;杨梦宁;张小洪;杨丹;葛永新;洪明坚;王洪星;黄晟;陈飞宇 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/335;G06F40/186;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 杨晓磊 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制的Bi‑LSTM的标签推荐方法，该基于注意力机制的Bi‑LSTM的标签推荐方法包括以下步骤：采集实验数据集；从实验数据集中解析出特定的文本数据；对文本数据进行预处理；从预处理后的问题文本描述中提取语义特征；构建多标签分类模型；通过构建的多标签分类模型为新问题推荐合适的标签；对标签推荐的结果进行评估与分析。本发明的有益效果为：通过基于注意力机制的Bi‑LSTM模型主要将标签推荐任务转化为多标签分类问题，根据问题的文本描述内容自动推荐标签，提高标签推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 bi lstm 标签 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制的Bi-LSTM的标签推荐方法，其特征在于，该基于注意力机制的Bi-LSTM的标签推荐方法包括以下步骤：/n采集实验数据集；/n从实验数据集中解析出特定的文本数据；/n对文本数据进行预处理；/n从预处理后的问题文本描述中提取语义特征；/n构建多标签分类模型；/n通过构建的多标签分类模型为新问题推荐合适的标签；/n对标签推荐的结果进行评估与分析。/n
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