文本分类之多标签分类

分类分类器多标签分类

多标签分类综述意义网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。难点类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点。多标签的训练集比较难以获取。如下方法来解决这个问题： 1.在传统机器学习的模型中对每一类标签做二分类，可以使用SVM、DT、Naïve Bayes、DT、Xgboost等算法；在深度学习中，对每一类训练一个文本分类模型(如：text

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