一种基于标签语义学习和注意力调整机制的文本分类方法

摘要

本发明公开了一种基于标签语义学习和注意力调整机制的文本分类方法，所述文本分类方法主要包括以下步骤：对文本数据进行预处理，提取文本语义特征，文本标签图嵌入，使用多头调节注意机制来衡量词与标签之间的语义关系，然后多语义整合融合和网络训练，由此可实现多标签文本分类，对模型进行训练，然后使用训练后的模型预测一段文本的类别。本发明提出一种多头调整注意的混合BERT模型用于多标签文本分类框架，可以有效地从文本内容中提取有用的特征，并建立标签和单词之间的语义联系，获得特定于标签的单词表示，由此提高多标签文本分类性能。