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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供一种面向多标签文本分类的知识增强型文档‑标签注意力方法，首先创新性地挖掘并选择多标签文档的外部知识，以丰富文档内容，并将文档与知识联合进行编码和训练，提高文档和知识之间潜在语义的交互性。同时还对构建的标签集进行嵌入，从而捕获每个文档对应标签集之间的上下文关系。之后，基于文档‑知识‑标签的全局注意力机制，即为文档‑标签对和知识‑标签对采用加权注意力机制来融合文档、知识和标签之间的全局信息，分配权重以获得依赖和独立的标签表示，从而捕获文档、知识分别与标签集之间的交互特征。最后基于文档、知识和标签的全局表示来预测每个文档的所有标签。该方法解决了多标签文本分类中文档不丰富和标签依赖性的问题。
主权项：1.一种面向多标签文本分类的知识增强型文档-标签注意力方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，检索文档相关的外部知识，基于检索获取的知识丰富所述文档的信息；步骤S2，分别对所述文档和所述知识进行嵌入，从而获取所述文档的文档嵌入与所述知识的知识嵌入，所述嵌入即上下文表示；步骤S3，将所述文档嵌入和所述知识嵌入编码为统一的长度，从而得到统一长度的文档表示与知识表示；步骤S4，构建所述文档的标签集，并将所述标签集转换为嵌入向量，以捕获每个文档对应标签集之间的上下文关系；步骤S5，采用文档-知识-标签的全局注意力机制融合所述文档知识表示、所述知识表示以及所述标签之间的全局信息，得到文档-知识-标签的全局表示；步骤S6，基于所述全局表示预测所述文档对应的标签集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 面向多标签文本分类的知识增强型文档-标签注意力方法
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