基于语义-标签多粒度注意力的多标签分类方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于语义‑标签多粒度注意力的多标签分类方法及系统。该方法包括：语义‑标签多粒度注意力模型构建：将堆叠的扩张卷积编码模块与标签图注意力模块的输出共同连接多粒度注意力机制网络，多粒度注意力机制网络输出的加权后的标签作为全连接层的输入，全连接层得到的用于映射预测标签的输出值输入一个Sigmoid层，得到每个标签的预测概率；模型训练：采用多标签数据集对构建的语义‑标签多粒度注意力模型进行训练，调整参数直至语义‑标签多粒度注意力模型收敛，得到训练完成的语义‑标签多粒度注意力模型；以待分类的多标签数据集作为输入，训练完成后的语义‑标签多粒度注意力模型输出分类结果。