基于Albert-TextCNN模型的多標(biāo)簽新聞文本分類

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摘  要：針對(duì)智能信息推送管理者的多標(biāo)簽新聞文本分類任務(wù)，提出了基于ALBERT-CNN模型的解決方案。利用ALBERT預(yù)訓(xùn)練模型和TextCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分進(jìn)行語義理解和特征提取。通過ALBERT模型進(jìn)行語義篩選，精準(zhǔn)把握新聞文本內(nèi)容和主題，再傳遞給TextCNN模型進(jìn)行分類和標(biāo)簽預(yù)測(cè)。（剩余10707字）