【摘 要】
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传统的文本分类一般采用单标签形式,但现实生活中多标签文本比单标签文本具有更广泛的应用场景。本文提出一种BiGRU-Capsule模型的多标签文本分类方法,该方法首先通过嵌入层将输入的文本序列转化为向量表示;然后通过BiGRU和Capsule提取文本特征;最后使用sigmoid分类器进行分类。为确保数据量足够,利用今日头条2018新闻标题多标签语料数据集进行实验,将胶囊网络模型作为对比模型进行多标签文本分类实验与分析。实验结果表明:本文模型的多标签文本分类效果得到有效提升。
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传统的文本分类一般采用单标签形式,但现实生活中多标签文本比单标签文本具有更广泛的应用场景。本文提出一种BiGRU-Capsule模型的多标签文本分类方法,该方法首先通过嵌入层将输入的文本序列转化为向量表示;然后通过BiGRU和Capsule提取文本特征;最后使用sigmoid分类器进行分类。为确保数据量足够,利用今日头条2018新闻标题多标签语料数据集进行实验,将胶囊网络模型作为对比模型进行多标签文本分类实验与分析。实验结果表明:本文模型的多标签文本分类效果得到有效提升。
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