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J-GLOBAL ID：202002291740073079   整理番号：20A1835359

タグ意味的注意に基づくマルチラベルテキスト分類【JST・京大機械翻訳】

Multi-label Text Classification Method Based on Label Semantic Information

著者 (6件)： Xiao Lin (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044) ,  Chen Boli (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044) ,  Huang Xin (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044) ,  Liu Huafeng (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044) ,  Jing Liping (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044) ,  Yu Jian (交通数据分析与wa掘北京市重点実験室(北京交通大学),北京,100044)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 31  号： 4  ページ： 1079-1089  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大データの盛んな発展以来、マルチラベル分類はずっと注目する重要な問題であり、現実生活には多くの実際応用があり、例えばテキスト分類、画像識別、ビデオアノテーション、マルチメディア情報検索などである。従来のマルチラベルテキスト分類アルゴリズムはラベルを意味情報のない記号と見なすが,多くの場合,テキストのラベルは特定の意味を持つものであり,タグの意味情報と文書の内容情報は対応関係があり,両者の関係を確立するため利用する。タグ意味の注意力に基づくマルチラベルテキスト分類(LAbelSemanticAttentionMulti-labelClassification,略称LASA)方法は、文書のテキストと対応するラベルに依存する。文書とラベル間の共有単語は文書埋め込みに対して,双方向長短時記憶(bi-directionallongshort-termmemory,略称Bi-LSTM)を用いて各単語の隠れ表現を得る。タグ意味論的注意機構を用いて,文書中の各単語の重みを獲得し,各単語の現在のラベルに対する重要性を考慮に入れた。また,タグは意味空間においてしばしば相互に相関し,ラベルの意味情報を用いてラベルの相関性も考慮した。標準マルチラベルテキスト分類のデータセットに関する実験結果は,提案方法が重要な単語を効果的に捕えることができて,その性能が現在の先進的マルチラベルテキスト分類アルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  略語 ,  *単語 ,  画像認識
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  意味情報 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： タグ ,  意味 ,  注意 ,  マルチ ,  ラベル ,  テキスト分類