山东大学学报(理学版)

作者：董彦如,刘培玉,刘文锋,赵红艳

单位：1.山东师范大学信息科学与工程学院, 山东 济南 250358;2.菏泽学院计算机学院, 山东 菏泽 274015;3.山东英才学院信息工程学院, 山东 济南 250101

关键词：文本分类,文本表示,标签嵌入,

基金：国家自然科学基金资助项目(61373148);国家自然科学基金青年资助项目(61502151);山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30);山东省自然科学基金资助项(ZR2014FL010);山东省教育厅基金资助项目(J15LN34)

提出了一种基于双向长短期记忆网络和标签嵌入的文本分类模型。首先利用BERT模型提取句子特征,然后通过BiLSTM和注意力机制得到融合重要上、下文信息的文本表示,最后将标签和词在联合空间学习,利用标签与词之间的兼容性得分对标签和句子表示加权,实现标签信息的双重嵌入,分类器根据给定标签信息对句子进行分类。在5个权威数据集上的实验表明,该方法能有效地提高文本分类性能,具有更好的实用性。

来源：2020年第11期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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