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利用共现信息的多任务辅助极限多标签短文本分类方法
成果名称: | 利用共现信息的多任务辅助极限多标签短文本分类方法 | 关键字: | 任务 , 微博 , 短文 , 标签 , 发文 , 文本 , 账号 , 分类 , 极限 , 模型 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 天津市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202110101374.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 天津科技大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及一种利用共现信息的多任务辅助极限多标签短文本分类方法,其主要技术特点是:构建账号‑特征文件;利用账号‑特征文件为每条微博短文本提供额外的特征信息,并将该特征信息建模为显式的模型输入共现信息;构建与微博短文本相关的多标签文本分类任务和极限多标签文本分类任务;构建多任务学习任务模型;使用大规模微博短文本数据对多任务学习任务模型进行预训练;对多任务学习任务模型进行微调;对神经网络输出进行量化并最终输出多任务预测结果。本发明利用共现信息设计多任务学习架构,实现对大规模短文本的多标签分类,方法可在较低的工业部署成本情况下,对大规模短文本数据集实现稳定精确实时的多标签预测。
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王女士(技术经理人)
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