[发明专利]一种基于遗传算法的极大多标签分类方法在审
| 申请号： | 202111435071.0 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114138971A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李丽莎;马忠臣;毛启容;成鑫;陈松灿 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/12 |
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| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法的极大多标签分类方法，将文本转化为词向量并计算各样本文本的平均词向量；接着使用k‑means算法对文本词向量空间中的样本文本聚类，在各样本对应的簇内选择若干邻居标签；然后提取样本与语义标签的联合特征表示，即将样本邻居标签向量投影到低维空间中获得其邻居标签的低维特征表示，再结合卷积神经网络提取的样本文本特征从而获得样本与语义标签的联合特征表达；继而设计网络学习度量样本与语义标签联合特征表达的损失值；最后将该损失值创造性地指导遗传算法寻找与新样本最佳匹配的语义标签，并作为该样本的预测标签。本方法通过回归样本预测标签与真实标签的汉明距离间接的还原样本的真实标签，避免了在极大多标签分类问题中巨大计算资源与时间资源消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 极大 标签 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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