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文本分类（TC）是自然语言处理（NLP）领域的重要基础任务，多标签文本分类（MLTC）是TC的重要分支。为了对多标签文本分类领域进行深入了解，介绍......
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......
随着互联网的普及,网络中存在着大量的结构化数据与非结构化数据,其中文本数据是最常见的非结构化数据之一,如何有效地对这些非结......
随着信息技术的快速发展,互联网中的文本信息呈爆炸式增长,导致了信息过载的现象,对大量的文本信息进行高效且准确地分类能够很好......
案件要素识别指将案件描述中重要事实描述自动抽取出来,并根据领域专家设计的要素体系进行分类,是智慧司法领域的重要研究内容。基......
在医疗领域中大量的专业医学知识以文本的形式存储,利用自然语言处理算法对其进行分析处理能够帮助医生减轻工作负担。肺癌领域的......
多标签文本分类作为自然语言处理领域的一项基础任务,广泛应用于情感分析、问答系统和推荐系统等领域。本文主要研究基于深度学习......
在多标签文本分类任务中，每个给定的文档都对应一组相关标签。目前主要面临以下三方面问题：（1）对标签-文本和标签-标签关系的联合建模......
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文本分类由于能够在有限的时间内快速且准确的获得文本信息的核心内容成为自然语言处理的一个基础方向。但传统的单标签文本分类难......
随着大数据与人工智能时代的到来,将互联网技术、人工智能技术、大数据思维等信息化手段运用到纪检监察各项工作流程中,已成为主要......
文本分类问题是自然语言处理的核心研究方向之一,其中又以多标签文本分类（MLTC）任务最为重要,且最具有挑战性。多标签文本分类在信息......
属性类别级情感分析（Aspect Category Sentiment Analysis,ACSA）是从非结构化文本数据中针对各个属性类别分析其各自蕴含的情感倾向......
现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足，一是不能全面提取文本信息特征，二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间......
多标签文本分类是指一个文本实例可以同时关联一组标签集合而非单个标签。随着数据的爆炸性增长,基于深度学习的多标签文本分类已......
随着网络大数据时代的不断推进,高校网站信息量也随着网络时代的发展不断增长,用户需要通过互联网获取各种高校网站信息,而用户往......
随着互联网技术的发展,越来越多的学生倾向于用互联网上的信息弥补知识短板,而搜索引擎存在信息冗余的诟病,不利于特定领域知识检......
多标签文本分类一直是文本研究领域的研究热点之一,其在很多领域都具有广泛的应用价值,比如文本检索系统、推荐系统、情感分析以及......
随着人工智能技术取得了长足发展,神经网络被广泛应用到自然语言处理任务中,并且取得了革命性的进步。文本分类是自然语言处理领域......
随着互联网的蓬勃发展,网络信息已涉及许多领域,从人类发展历程可知,信息的主要载体是文本,因此解决多标签文本分类问题具有重要意......
多标签文本分类因为其类别标签个数不确定的特点一直是自然语言处理领域的研究难点,更是文本分类任务最大的难题。现阶段的多标签......
为了提升金融文本标签识别的能力，本文建模了金融文本多标签分类中标签之间的相关性，提出了基于图深度学习的金融文本多标签分类算法......
文本分类是基于文本内容将待定文本划分到一个或多个预先定义的类中的方法。文本分类能较好地解决大量文档信息归类的问题并可以应......
文本分类作为自然语言处理中一个基本任务,在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究,现在单标签文本分类算法已经趋向成熟,但是对......
