【摘 要】
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文本分类一直是自然语言处理的重要应用基础研究方向,多标签文本分类表示一个样本可能对应一个或多个标签.现有的多标签文本分类算法更多偏重的是文本语义化的表示,并未考虑
【机 构】
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四川大学计算机学院,金航数码科技有限责任公司
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文本分类一直是自然语言处理的重要应用基础研究方向,多标签文本分类表示一个样本可能对应一个或多个标签.现有的多标签文本分类算法更多偏重的是文本语义化的表示,并未考虑到多个标签之间存在的关联关系.根据文本先验数据,提出一种新的改进模型,找到有关联的标签,相关联的标签形成一个簇,同时用新的标签来表示这个簇.该模型即考虑文本语义化的表示,又降低模型的输出空间.仿真实验结果证明,该模型在精确度有所提高以及降低汉明损失.
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