一种基于标签关联性的多标签文本分类方法

摘要

本发明公开了一种基于标签关联性的多标签文本分类方法。本发明在Seq2seq模型的基础上新加入了一个注意力机制，即标签注意力机制。不同于Seq2seq自带的文本注意力机制，它是用来挖掘标签之间的关联性，而文本注意力机制则是用来建立文本和标签的关系，通过突出关键文本信息来帮助Decoder分类。标签注意力机制通过挖掘标签之间复杂的关联性，为Decoder模块提供更多的信息。同时还能帮助模型避免误差传递的问题，从而能提升模型的分类效果。