一种基于图卷积网络的文本多标签学习方法

摘要：

多标签学习广泛应用于文本分类、标签推荐、主题标注等.最近,基于深度学习技术的多标签学习受到广泛关注,针对如何在多标签学习中有效挖掘并利用高阶标签关系的问题,提出一种基于图卷积网络探究标签高阶关系的模型TMLLGCN.该模型采用GCN的映射函数从数据驱动的标签表示中生成对象分类器挖掘标签高阶关系.首先,采用深度学习方法提取文本特征,然后以数据驱动方式获得基础标签关联表示矩阵,为更好地建模高阶关系及提高模型效果,在基础标签关联表示矩阵上考虑未标记标签集对已知标签集的影响进行标签补全,并以此相关性矩阵指导GCN中标签节点之间的信息传播,最后将提取的文本特征应用到学习高阶标签关系的图卷积网络分类器进行端到端训练,综合标签关联和特征信息作为最终的预测结果.在实际多标签数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效建模标签高阶关系且提升了多标签学习的效果.

关键词：多标签学习、标签关联、标签补全、深度学习、图卷积网络

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目;浙江省部级实验室/开放基金项目

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：531-535