7篇关于多标签文本分类的计算机毕业论文

今天分享的是关于多标签文本分类的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到多标签文本分类等主题,本文能够帮助到你

面向电商评论的多标签文本分类研究

这是一篇关于多标签文本分类,注意力机制,图神经网络,集成学习的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,电子商务便利了人们的生活,同时随着电商平台的发展,产生海量的用户评论信息。这些评论蕴含着大量产品的真实质量信息、用户使用感受和物流服务效率,因此挖掘这些评论中的关键信息对于店铺厂家的监管至关重要。本文引入多标签文本分类技术从电商评论中提取标签信息,为产品分析和监管提供数据依据。多标签文本分类技术将文本关联到最相关的一组标签集合,这些标签集合可以帮助人们快速分类、搜索以及分析。本文跟进电商评论场景下多标签文本分类的研究前沿与难点:评论数据由于文本过长容易出现语义复杂和信息冗余的特性,如何从文本中提取出有效的特征表示至关重要;产品标签中蕴含丰富的语义信息,如何利用这种信息指导模型进行交互是一大难点;产品标签间存在相互关联,如何建模并利用这种关系也是一大挑战。针对以上研究中存在的难点与挑战,本文的主要工作有:1.针对现有研究未能有效解决长文本中出现的语义复杂和信息冗余的问题,提出了一种基于词间关系的方法。首先通过门控图神经网络提取单词共现信息,再利用双向长短时记忆网络挖掘单词顺序信息,最后使用自注意力机制捕获不同标签的关键词并形成文本特征表示。实验结果表明,该方法在性能上超过基准模型,并通过消融、灵敏度分析和样例可视化验证了各个模块的有效性。2.针对现有研究未能有效利用标签语义信息进行交互的问题,提出了一种基于标签语义的方法。首先通过消息传递机制从标签共现矩阵中学习到共现信息去丰富标签向量的表达,然后通过自注意力机制有监督地从文本中学习到每个标签分别的关键词,结合标签语义注意力主动关注每个标签的关键词,最后结合这两种关键词生成每个标签的文本特征表示。实验结果表明,该方法在性能上超过基准模型,并通过消融实验和可视化验证并展示了各个模块的有效性。3.针对现有研究未能有效建模并利用电商评论中标签间关系的问题,提出一种基于标签选择机制的方法。首先选取出当前最具判别性的标签,并使用模型复用机制去利用标签间的关系,最后依据机制的使用效果集成所有的分类器,并影响判别性的标签的产生。实验结果表明,方法在性能上超过基准模型,并通过灵敏度分析验证了各个模块的有效性。

基于深度学习的海运邮件分类技术研究与应用

这是一篇关于海运邮件,多标签文本分类,分类系统,深度学习的论文, 主要内容为近年来,随着航运业的不断的发展,对信息技术的要求也日益增强,电子邮件通讯因为具有利用成本低、消息传递快捷等优势,已成为中国航运业业务交往的主要载体之一。目前海运邮件多标签分类技术大多是通过基于规范的方法进行,而由于规范的建立通常要求有关领域的专家或学者耗费大量时间对海运信件加以总结,而规范的建立往往更注重于文本中文字字面特征形式,并不能有效使用海运邮件文本上下文信息。所以,有必要采用基于深度学习的文本多标签分类技术,将同一业务类型的海运邮件进行多标签分类以便于进一步检索与利用,例如进行实体识别等任务。通过以上对海运邮件特点的分析,由此提出一种基于深度学习的海运邮件多标签分类的方法,并设计与实现了海运邮件多标签分类系统,具体研究内容如下:(1)构建 MLC-M(Multi-label classification of Marine Mail)模型。该方法不再只关注海运邮件中的词级语义信息,也考虑了海运邮件字符级语义信息,这一过程是通过在词向量表示层中引入CNN学习文本字符级特征完成的,最终将词级语义信息和字符级语义信息进行拼接完成海运邮件词向量表示;同时MLC-M模型中,在BiGRU模型的基础上融入自注意力机制,获取代表子空间的多维度和语义信息,并对不同的单词赋予不同权重来突出关键区域,重要的海运邮件文本信息赋予更大的权重。(2)对提出的MLC-M模型在海运邮件数据集上进行对比实验,并分析对比实验的结果。本文实验数据集选取海运邮件数据集,选取F1作为评价指标,分析实验结果,与传统多标签文本分类方法进行实验对比,MLC-M性能有一定的提升,验证了MLC-M模型在海运邮件多标签分类任务上的有效性。(3)设计并实现海运邮件多标签分类系统。该系统前端采用Vue框架,后端使用Python的Flask开发框架,包含邮箱管理、邮件获取、邮件分类、邮件管理、发件人管理五大功能模块,最终该系统通过测试,可以应用到海运物流公司,节省人力成本的同时提高海运物流公司的工作效率,在相对较短的时间内获得最重要的信息可以为海运物流公司在市场竞争中带来优势,同时也代表着可以为海运物流公司获取经济效益。

基于深度强化学习的多标签文本分类算法研究

这是一篇关于多标签文本分类,深度强化学习,文本序列化阅读,法律类案检索的论文, 主要内容为文本分类问题是自然语言处理的核心研究方向之一,其中又以多标签文本分类(MLTC)任务最为重要,且最具有挑战性。多标签文本分类在信息检索、推荐系统、用户画像等领域有着广泛的应用,在不同场景中,其数据的特征往往各不相同,因此又进一步增加了多标签文本分类任务的难度。在多标签文本分类问题中,一个样本对应多个标签,这些标签之间通常都存在某些内在的联系,早期的文本分类任务通常是基于传统的机器学习模型来完成,然而传统方法倾向于忽略标签之间的内在联系。随着深度神经网络的发展,一些基于深度学习的序列到序列(Seq2Seq)和序列到集合(Seq2Set)的模型纷纷应用在了多标签文本分类任务中,而这些模型也发挥出了出色的性能。然而,针对序列到序列(Seq2Seq)的模型来说,其引入了标签顺序这一干扰因素,而在实际任务中,标签应该是无序的集合,而不应该是有序的序列。对于序列到集合(Seq2Set)的模型来说,其预测的结果又缺乏可解释性,即模型并不能很好的解释分类后的每一个标签具体应该对应样本中的哪一句话或哪几个词。针对现有方法存在的不足,本文提出了一种新的算法框架,并将其命名为TC-SRM,该框架将多标签文本分类任务建模为文本序列化阅读的过程。该框架包括三个核心部分:文本特征抽取模块、深度强化学习模块以及标签间关联关系学习模块。在文本特征抽取部分,本文探索了多种不同的文本向量化表示的方法,并最终选取了实验效果最佳的多头注意力机制应用在我们的框架中;在深度强化学习模块,本文使用了Deep Q-Learning(DQN)算法实现文本的序列化阅读和决策过程;在标签间关联关系的学习部分,本文通过将智能体(Agent)的历史动作信息编码进环境状态(State)中,让算法学习到标签之间的关联关系。本文将该算法框架应用在了民间借贷相关的法律类案检索系统中,在与传统算法的对比中,TC-SRM模型在准确率和效率上的表现更好。最后,本文还对TC-SRM模型进行了改进,以期将本文提出的算法框架应用在更多的领域中。本文提出的算法框架已经作为开源工具发布使用。

基于深度学习的多标签文本分类研究

这是一篇关于多标签文本分类,文本表示,注意力机制,Seq2Seq的论文, 主要内容为多标签文本分类作为自然语言处理领域的一项基础任务,广泛应用于情感分析、问答系统和推荐系统等领域。本文主要研究基于深度学习的多标签文本分类,通过深入分析了多标签文本分类的难点并从当前的国内外研究现状中受到启发,提出了两种多标签文本分类模型:1.本文第一个模型提出一种融合标签注意力机制和自注意力机制的方法来获取文本特征表示,同时在模型预测层加入了关系网络来获得标签间的相关性。标签信息对文本分类起重要作用,模型如果能在提取特征阶段就知道当前分类的目标和信息,那么就能根据标签提供的信息从文本中挖掘出关于该标签的关键信息从而得到更准确的关于该标签的特征表示。同时本模型考虑分类时,有的标签只需挖掘出文本的局部特征就能进行划分归类,而有的标签则需要挖掘出文本的全局特征才能预测出来。因此,本文同时还使用了自注意力机制来提取文本特征。接着,本模型根据两种特征表示的特点,从中抽取出两种表示的重要信息得到最终的文本特征表示。最后,本模型在预测层中加入了关系网络,通过该网络模型能得到更准确的带有标签相关性的标签预测向量。实验结果表明相比于基准模型,该模型取得了更好的效果。2.本文第二个模型采用Seq2Seq的方式来做多标签文本分类。该模型由编码器和解码器两部分构成,编码器把文本词向量编码得到单词的隐向量,解码器则依次生成标签序列。预测标签时,本模型通过注意力机制聚焦文本不同部分,得到关于待预测标签的文本特征表示。考虑到全面理解文本特征对分类任务的重要性,本模型提出将注意力机制基础上得到的文本特征表示与预训练的文本向量进行融合以获得更全面准确的特征表示,将融合后的特征表示向量将用于解码器解码。同时,本模型使用了形变LSTM作为模型的解码器。为了获得标签间的相关性,模型解码阶段将根据之前预测得到的标签来预测当前的标签。当然这种做法可能会产生暴露偏差的问题,如果先前标签预测错误的话可能会降低后面标签预测的准确度,因此本模型采用了一种全局标签嵌入的方法来缓解这个问题。实验结果表明相比于基准模型,该模型取得了更好的效果。

基于改进seq2seq模型的多标签文本分类研究

这是一篇关于多标签文本分类,特征融合,联合模型,文本表示,神经网络的论文, 主要内容为随着人工智能技术取得了长足发展,神经网络被广泛应用到自然语言处理任务中,并且取得了革命性的进步。文本分类是自然语言处理领域的一项重要基础性任务,随着互联网上信息的日益复杂多样,数据内容日益丰富,分类粒度越来越细,传统的单标签文本分类不能很好地达到人们的期望,因此,对于多标签文本分类的研究应运而生。多标签文本分类任务是自然语言处理领域的主要研究任务之一,为信息检索、推荐系统、对话系统等提供了极大的便利,具有极大的研究前景和应用价值。因此,本文对多标签文本分类问题展开研究。文本的特征提取、单词的向量表示和标签间的相关性问题是多标签文本分类领域的核心基础技术。本文围绕这些问题,对序列到序列模型seq2seq展开了研究改进,主要研究内容包括:一、针对无法有效地突出词级重点信息,文本的局部特征和全局特征使用不充分问题,构建联合模型来全面的提取文本特征。该模型的构建主要是利用多头注意力机制来区分每个单词对于文本识别的重要程度,从而获取关键词信息,胶囊网络提取文本的局部特征表示,BiLSTM网络提取文本的全局特征表示,并通过特征融合策略进行特征融合,从而获得更为全面、细致的文本特征。二、针对传统的词向量无法解决单词歧义性、不会根据上下文信息变化,并且无法既捕获多层次文本特征,又获取标签之间相关性等问题,在传统的seq2seq模型的基础上,分别改进文本的向量表示和编码器结构,构成改进的seq2seq模型,不仅能够获得丰富的语义表示,还能捕获标签之间的相关性。通过ELMo预训练语言模型和GloVe词向量构成文本的向量表示,以获得更丰富的语义信息;编码器为本文提出的联合模型,获取多层次的文本特征;利用解码器捕获类别标签间的相关性,使分类性能进一步提高。实验结果表明,本文模型在多标签文本分类任务中展现出了较好的性能,充分证明了本文模型的优越性。

面向多标签文本分类的类别语义与不平衡分布方法研究

这是一篇关于多标签文本分类,类别语义信息,类别原型,困难样本挖掘,类不平衡的论文, 主要内容为伴随大数据时代一同而来的是人们对于信息挖掘能力更高的需求。在信息挖掘的相关任务中,文本分类在情感分类、知识图谱构建等诸多应用中扮演着十分重要的角色,获得了广泛的关注。相较于单标签文本分类任务,多标签文本分类有助于挖掘出更多的文本信息,也更加具有挑战性,具体体现在样本标签的种类呈指数级增长、数据不平衡问题更难处理等。为了更好地解决多标签文本分类任务中存在的类别标签信息利用不充分以及数据分布不平衡的问题,本文提出了两种多标签文本分类方法,主要贡献如下:(1)针对传统文本分类模型对于类别标签信息利用不充分的情况,本文提出了一种分类语义嵌入算法。与其他在特征提取阶段融合标签信息的方法不同,分类语义嵌入算法考虑到分类器对于先验知识的缺乏,通过分析分类器参数与类别原型的关系,使用标签文本词嵌入特征作为分类器的参数,利用端到端模型的特点,从分类阶段自下而上地将标签信息融入到模型之中。分类语义嵌入算法在没有使用额外网络结构增加模型负担的情况下,既改善了模型对于多标签分类任务的指标,又提高了模型的训练效率。(2)针对数据集分布不平衡的问题,本文提出了一种基于困难样本挖掘的多标签文本分类算法。与传统的上采样算法一次性改变训练数据分布的策略不同,困难样本挖掘算法使用自适应阈值在每个训练轮次中根据模型当前的学习情况动态地构建困难样本数据集,从样本而非类别的角度选择采样对象,避免了标签类别组合带来的采样困难问题。此外,为了解决训练数据分布调整带来的模型参数抖动问题,本文引入了指数滑动平均的方法更新模型参数。最后,针对模型非困难样本指标下降的情况,设计了一种可学习的类别权重,通过集成的方式将不同数据分布下训练获得的模型的优势结合在一起。(3)为了验证本文方法的有效性,本文使用上述两种方法在多标签文本分类数据集AAPD与Reuters-21578上进行了实验,并与主流方法进行对比。实验结果表明,使用分类语义嵌入在AAPD数据集中的Micro F1与Hamming Loss两项指标超过了所有对比方法,相较于基准模型而言Micro F1提高了2.3%,Hamming Loss降低了0.0017。在Reuters-21578数据集上的对比中,分类语义嵌入在Hamming Loss指标上取得了最佳,相较于基准模型Micro F1提高了0.96%,Hamming Loss降低了0.0003。使用基于困难样本挖掘的多标签文本分类算法在AAPD数据集中的Micro F1与Hamming Loss两项指标超过了所有对比方法,相较于基准模型Micro F1提高了1.59%,Hamming Loss降低了0.0011。而在Reuters-21578数据集中,使用基于困难样本挖掘的多标签文本分类算法在AAPD数据集中的Micro F1与Hamming Loss两项指标中均取得最佳,相较于基准模型Micro F1提高了1.7%,Hamming Loss降低了0.0005。