基于深度学习的多标签新闻文本分类系统的研究与实现

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随着大数据时代下用户需求的精细化,以及网络新闻文本内容的多样化,一则新闻文本实例可以分为多种类别,现如今的新闻文本分类任务已经上升为多标签文本分类任务,然而在现有的多标签文本分类研究中,并没有考虑到深层次地挖掘细粒度文本内容与标签之间的语义关系,并且对于不平衡的多标签数据集,各类算法还存在着些许的缺陷。因此本文提出一种基于深度学习的多标签新闻文本的分类系统,用来实现从海量网络新闻文本中准确地筛选出满足用户需求的新闻内容。首先为了降低多标签数据集的失衡比例,改善不平衡数据集在分类任务中的结果,本文提出一种基于注意力机制的FAA-MLSMOTE算法,该算法基于构建好的标签森林分层进行样本扩充,之后分析新旧样本之间的线性关系并结合注意力机制生成样本的标签集合。扩充后的数据集在BR、CLR、MLk NN这三个分类器上相较与其他过采样算法有着一定程度的提升效果。接着将扩充后的数据集应用到本文提出的WTL-Bert模型中,该模型在传统Bert模型的基础上添加了WTL编码器,该编码器将Transformer编码器输出的词特征向量以及标签特征向量通过WTL注意力机制分析细粒度文本内容和标签之间的语义联系,模型内部配置12层Transformer编码器以及WTL编码器,深层次地挖掘词和标签之间的关联性,最后将模型最后一层的CLS向量输入分类网络得到分类结果。实验结果表明,WTL-Bert模型在多个评价指标中有着不错的表现。最后本文将上述创新方法运用到了多标签新闻文本分类系统中,并对系统的主体功能进行测试。测试结果表明,本文实现的一种基于深度学习的多标签新闻文本分类系统具有一定的可靠性。
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