基于互信息解决多标签文本分类中的长尾问题

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摘 要：

针对当前解决多标签文本分类中长尾问题的方法多以破坏原本数据分布为代价，在真实数据上的泛化性能下降，无法有效地缓解样本的长尾分布的问题，提出了基于互信息解决长尾问题的多标签文本分类方法（MLTC-LD）。首先，创建关于标签样本的关系矩阵，计算标签样本间的依赖关系；其次，考虑标签样本间关系程度的强弱构造邻居选择器，将拥有强关系的邻居信息作为主要语义特征并作为先验信息；最后，通过图注意力神经网络将先验信息引入分类器，实现了借助分布头部数据丰富类的知识来提高尾部数据贫乏类的性能的目标。（剩余14620字）

试读结束

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