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基于 LSTM 模型的中文图书多标签分类 研究*

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【目的】利用 LSTM 模型和字嵌入的方法构建分类系统, 提出一种中文图书分类中多标签分类的解决方 案。【方法】引入深度学习算法, 利用字嵌入方法和 LSTM 模型构建分类系统, 对题名、主题词等字段组成的字 符串进行学习以训练模型, 并采用构建多个二元分类器的方法解决多标签分类问题, 选择 3 所高校 5 个类别的书 目数据进行实验。【结果】从整体准确率、各类别精度、召回率、F1 值多个指标进行分析, 本文提出的模型均有 良好表现, 有较强的实际应用价值。【局限】数据仅涉及中图分类法 5 个类别, 考虑的分类粒度较粗等。【结论】 基于 LSTM 模型的中文图书分类系统具有预处理简单、增量学习、可迁移性高等优点, 具备可行性和实用性。
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Recommended references: 邓三鸿,傅余洋子,王 昊.(2017).基于 LSTM 模型的中文图书多标签分类 研究*.数据分析与知识发现.[ChinaXiv:201712.01389] (Click&Copy)
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[V1] 2017-12-05 13:51:26 chinaXiv:201712.01389V1 Download
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