基于语义筛选的ALBERT-TextCNN中医文本多标签分类研究

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摘  要：针对中医领域中的大量未标注文本，以及传统多标签分类模型提取的文本语义信息不够完整等问题，提出一种用于中医文本的多标签分类模型语义筛选ALBERT-TextCNN。首先进行特定领域任务自训练，将哮喘领域内属于多标签分类任务但未标注文本输入ALBERT进行预训练任务；其次ALBERT多层的Transform对已标注数据分别进行动态向量化表示，基于语义筛选选取最佳编码层生成的高效文本向量；最后引入TextCNN建立多标签分类器，提取文本向量不同层次的语义信息特征。（剩余12657字）