基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类研究

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摘  要：针对传统多标签分类模型未充分考虑文本中临近标签之间存在的复杂关联性问题，提出一种基于局部注意力Seq2Seq的中医文本多标签分类模型。首先利用ALBERT模型提取文本的动态语义向量；然后多层Bi-LSTM构成的编码层用于提取文本间的语义关系；最后解码层中使用多层LSTM的局部注意力，突出文本序列中临近标签之间的相互影响力，以预测多标签序列。（剩余12907字）

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