【摘 要】
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在多标签新闻分类问题中,针对传统分类器链算法难以确定标签依赖顺序、集成模型运行效率低和无法应用复杂模型作为基分类器的问题,提出基于深度神经网络的双向分类器链算法.
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江大学人文学院
【基金项目】
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国家“973”重点基础研究发展规划资助项目(2015CB352400),国家自然科学基金资助项目(61672455,61472348),浙江省自然科学基金资助项目(LY18F020005).
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在多标签新闻分类问题中,针对传统分类器链算法难以确定标签依赖顺序、集成模型运行效率低和无法应用复杂模型作为基分类器的问题,提出基于深度神经网络的双向分类器链算法.该方法利用正向分类器链获取每个标签和前面所有标签的依赖关系,引入逆向分类器链,从正向链最后一个基分类器的输出开始反向学习每个标签和所有其他标签的相关性.为了提取非线性标签相关性和提高预测性能,使用深度神经网络作为基分类器.结合2条分类器链的均方误差,使用随机梯度下降算法对目标函数进行有效优化.在多标签新闻分类数据集RCV1-v2上,将所提算法与当
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