[发明专利]融合标签关联的隐空间数据增强多标签文本分类方法在审
| 申请号： | 202210679320.9 | 申请日： | 2022-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN115080689A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 线岩团;苗育华;王红斌;文永华 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 云南盛恒知识产权代理有限公司 53224 | 代理人： | 马斌 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开融合标签关联的隐空间数据增强多标签文本分类方法，通对批次中的数据进行编码，然后通过双向LSTM和attention进行训练，并对标签列表中的先验知识进行挖掘，最后将编码后的数据与得到的标签先验知识进行一种隐空间的匹配方法，构造出一批隐空间下的虚拟数据，再对多标签文本模型进行完善训练，完成多标签文本分类；与其他深度学习模型相比，所提出的方法在主要评价指标Micro_F1上具有较好的性能。本发明方法的Micro_F1达到了72.08％，比传统的机器学习方法BR、CC和LP算法在Micro_F1值上提高了5.18％、3.28％和2.38％，比神经网络模型中的LSTM、CNN‑RNN和SGM的Micro_F1值上提高了3.78％、2.38％和1.08％。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 标签 关联 空间 数据 增强 文本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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