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| 成果名称 | 利用共现信息的多任务辅助极限多标签短文本分类方法 | |||||||||
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| 行业类别 | 应用领域 | 新一代信息技术 | ||||||||
| 获奖情况 | 所处阶段 | |||||||||
| 专利技术 |
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| 技术简介 | 本发明涉及一种利用共现信息的多任务辅助极限多标签短文本分类方法，其主要技术特点是：构建账号‑特征文件；利用账号‑特征文件为每条微博短文本提供额外的特征信息，并将该特征信息建模为显式的模型输入共现信息；构建与微博短文本相关的多标签文本分类方法和极限多标签文本分类方法；构建多任务学习任务模型；使用大规模微博短文本数据对多任务学习任务模型进行预训练；对多任务学习任务模型进行微调；对神经网络输出进行量化并最终输出多任务预测结果。本发明利用共现信息设计多任务学习架构，实现对大规模短文本的多标签分类,方法可在较低的工业部署成本情况下，对大规模短文本数据集实现稳定精确实时的多标签预测。 | |||||||||
| 商业前景 | ||||||||||