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融合偽標(biāo)簽生成與數(shù)據(jù)增強的多標(biāo)簽文本分類

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打開文本圖片集

摘 要：針對多標(biāo)簽文本分類算法忽視噪聲標(biāo)簽和缺乏真?zhèn)谓M合激勵導(dǎo)致模型魯棒性不強、分類效果不佳的問題，提出了適用于短文本數(shù)據(jù)集的融合級聯(lián)BiLSTM和膠囊網(wǎng)絡(luò)的噪聲多標(biāo)簽文本分類算法（cascaded BiLSTM-capsule network for noisy multi-label text classification，CBCN）。（剩余17578字）

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