基于局部注意力Seq2Seq的中醫(yī)文本多標(biāo)簽分類研究
摘 要:針對(duì)傳統(tǒng)多標(biāo)簽分類模型未充分考慮文本中臨近標(biāo)簽之間存在的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性問題,提出一種基于局部注意力Seq2Seq的中醫(yī)文本多標(biāo)簽分類模型。首先利用ALBERT模型提取文本的動(dòng)態(tài)語義向量;然后多層Bi-LSTM構(gòu)成的編碼層用于提取文本間的語義關(guān)系;最后解碼層中使用多層LSTM的局部注意力,突出文本序列中臨近標(biāo)簽之間的相互影響力,以預(yù)測(cè)多標(biāo)簽序列。(剩余12907字)
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- 現(xiàn)代信息科技
- 2023年17期
目錄
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