融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法

来源：计算机工程与科学杂志2021年第6期北京时间：

作者：李晓红, 王闪闪, 马堉银, 马慧芳

单位：西北师范大学计算机科学与工程学院，甘肃 兰州 730070

摘要：提出一种融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法。首先，以样本数据和标签为节点创建相似度图，借助外部知识库计算样本与标签之间的权重，得到预测样本与标签集合之间的匹配度。然后，将多标签数据映射成多标签依赖图，在图上进行重启随机游走，并将已获得的匹配度作为初始预测值，计算每个节点的概率分布，直到概率分布趋于稳定时，节点的概率分布即为标签的概率分布，进而确定预测文本的标签集。实验结果表明，本文提出的算法有较好的多标签文本分类性能，与同类算法相比较，分类性能显著提升。

关键词：多标签短文本分类；相似度图；重启随机游走；语义网WordNet ,,

基金资助：国家自然科学基金(61762078，61967013)；高等学校创新创业基金(2020B-089);甘肃省科技计划(20JR5RA518);甘肃省自然科学基金(20JR10RA076)