【摘 要】
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为了提升金融文本标签识别的能力，本文建模了金融文本多标签分类中标签之间的相关性，提出了基于图深度学习的金融文本多标签分类算法。图深度学习通过深度网络学习局部和全局的
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院; 上海市数据科学重点实验室; 上海金融期货信息技术有限公司;
【基金项目】
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国家自然基金项目（U1636207，U1936213）
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为了提升金融文本标签识别的能力，本文建模了金融文本多标签分类中标签之间的相关性，提出了基于图深度学习的金融文本多标签分类算法。图深度学习通过深度网络学习局部和全局的图结构特征，可以刻画节点之间的复杂关系。建模标签关联是构造具有强泛化能力算法的关键，本文提出的算法结合标签之间的关联信息，采用基于双向门控循环网络和标签注意力机制得到的新闻文本对应不同标签的特征表示，通过图神经网络学习标签之间的复杂依赖关系。在真实数据集上的实验结果表明，本文所提的方法相比现有的CAML、BIGRU-LWAN等算法，在所有标签和尾部标签的宏观F1值上分别带来了3.1%和6.9%的提升。
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