多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA...
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多标签文本分类是指从一个极大的标签集合中为每个文档分配最相关的多个标签。该文提出一种多类型注意力机制下参数自适应模型(Parameter Adaptive Model under Multi-strategy Attention Mechanism,MSAPA)对文档进行建模和分类。MSAPA模型主要包括两部分:第一部分采用多类型注意力机制分别提取融合自注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征及融合标签注意力机制的全局关键词特征和局部关键词特征;第二部分采用多参数自适应策略为多类型注意力机制动态分配不同的权重,从而学习到更优的文本表示,提升分类的准确率。在AAPD和RCV1两个基准数据集上的大量实验证明了MSAPA模型的优越性。
基于方面的多模态情感分析任务(Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis,MABSA),旨在根据文本和图像信息识别出文本中某特定方面词的情感极性。然而,目前主流的模型并没有充分利用不同模态之间的细粒度语义对齐,而是采用整个图像的视觉特征与文本中的每一个单词进行信息融合,忽略了图像视觉区域和方面词之间的强对应关系,这将导致图片中的噪声信息也被融合进最终的多模态表征中,因此提出了一个可信细粒度对齐模型TFGA(MABSA Based on Trusted Fine-grained Alignment)。具体来说,使用FasterRCNN捕获到图像中包含的视觉目标后,分别计算其与方面词之间的相关性,为了避免视觉区域与方面词的局部语义相似性在图像文本的全局角度不一致的情况,使用置信度对局部语义相似性进行加权约束,过滤掉不可靠的匹配对,使得模型重点关注图片中与方面词相关性最高且最可信的视觉局域信息,降低图片中多余噪声信息的影响;接着提出细粒度特征融合机制,将聚焦到的视觉信息与文本信息进行充分融合,以得到最终的情感分类结果。在Twitter数据集上进行实验,结果表明,文本与视觉的细粒度对齐对方面级情感分析是有利的。
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