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摘要
多标签文本分类旨在为文本分配多个标签，其关键挑战在于如何利用标签之间的关联性.目前方法主要采用循环神经网络相比传统方法能更好地建模标签高阶关联，但存在难以确定标签顺序的问题，以及缺乏对标签关联程度进行建模.为此，论文提出一种基于改进图循环神经网络的多标签文本分类方法.首先，根据标签共现构建标签图数据，然后将多标签分类转换为标签图生成，最后通过广度优先搜索将生成的标签图转回为标签集，作为分类结果.相关实验表明，论文提出的模型在instance-F1和label-F1指标上优于基线模型，细粒度建模了标签关联，同时减少了模型对于标签顺序的依赖.
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