| 专利号 | 2019107481185 | 申请日 | 2019-08-14 | 专利名称 | 一种基于多步判别的Co-Attention模型用于多标签文本分类的方法 |
| 授权日 | 2020-05-15 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李玉军;马浩洋;马宝森;李泽强;邓媛洁 |
| 主分类号 | G06F16/35 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于多步判别的Co‑Attention模型用于多标签文本分类的方法，基于算法改编方法，通过引入原始文本信息与前导标签的互注意力机制，实现了前导标签在文本编码过程中的信息过滤作用，优化了训练过程，原始文本内容对前导标签的注意力作用进一步缓解了单次错误预测导致的误差累积问题。本发明针对多标签文本分类任务的特点，采用特征向量差分融合与级联融合策略。通过差分，凸显了待预测标签所依赖的原始文本信息，优化了标签信息监督作用，获得了信息全面且具有区分度的最终编码向量。实现了原始文本信息、前导标签信息、待预测标签信息三者间的同时建模。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
