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摘要
多标签文本分类现在已经成为自然语言处理中的核心任务之一，它的目的是从多个候选标签中使用最相关的标签来注释文档。该文的研究是在文本分类的基础上，以TextCNN神经网络作为基础分类框架，介绍了在自建数据集上进行基于改进的TextCNN的多标签分类任务。通过爬虫来获取全国各个地市的政策文本数据，构建了一个全新的政策类数据集，对数据进行预处理，利用改进后的TextCNN神经网络来训练模型对数据进行多标签分类，经过实验对比测试，改进后的TextCNN结合百度百科词向量在自建数据集上达到了较好的分类效果。
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单位武汉邮电科学研究院
