基于BERT-LEAM模型的食品安全法规问题多标签分类

在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM（Bidirectional encoder representational from transformers-label embedding attentive model）的多标签文本分类方法。采用多角度、分层次的多标签标注方法将单个问题文本赋予多个标签,并引入BERT预训练语言模型表示上下文特征信息, 通过Attention机制学习标签与文本的依赖关系,进行Word embedding的聚合,将标签应用到文本分类过程中。实验表明,在粗粒度多标签数据集上的分类效果明显优于细粒度多标签数据集上的分类效果,BERT进行文本特征表示的方法优于Word2Vec方法,采用BERT-LEAM模型的分类方法在粗粒度多标签数据集与细粒度多标签数据集的F1-W值分别为93.35%和79.81%,其分类效果优于其他分类模型。