软件学报

作者：黄靖，陶竹林，杜晓宇，项欣光

单位：黄靖，南京理工大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21009411,陶竹林，中国传媒大学 信息与通信工程学院, 北京10002402,杜晓宇，南京理工大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21009403,项欣光，南京理工大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21009404

关键词：多标签文本分类;图卷积网络;注意力机制;动态图

基金：国家自然科学基金(62172226, 62272230); 江苏省“双创博士”人才计划(JSSCBS20210200)

多标签文本分类旨在为文本分配若干预定义的标签或类别. 为了充分发掘标签间的关联, 目前的方法通常使用标签关系图并结合图神经网络获取标签特征表示. 然而, 这类方法过度依赖初始建图策略, 忽视了当前文本中固有的标签相关性, 使得分类结果更依赖于数据集统计信息, 而容易忽视当前文本段中的标签相关信息. 因此, 提出一种基于特征融合动态图网络的多标签文本分类算法, 设计动态图来建模当前文本中的标签相关性, 并结合特征融合与图神经网络, 形成基于当前文本的标签表示, 并由此形成更为准确的多标签文本结果. 随后, 设计实验进行验证, 在3个数据集实验结果表明, 所提出的模型在多标签分类任务中取得优秀的性能, 验证其有效性和可行性.

来源：2025年第7期

《软件学报》期刊编辑部

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