融合多通道語(yǔ)義信息與注意力機(jī)制的Web服務(wù)類別標(biāo)簽推薦

摘要： 服務(wù)表征向量的質(zhì)量是影響Web服務(wù)類別標(biāo)簽推薦準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素，針對(duì)現(xiàn)有方法在生成服務(wù)表征向量時(shí)普遍存在語(yǔ)義表達(dá)不完備和精確度不高，從而影響服務(wù)類別標(biāo)簽的推薦準(zhǔn)確性的問(wèn)題，提出一種融合多通道語(yǔ)義信息與注意力機(jī)制的Web服務(wù)類別標(biāo)簽推薦方法。利用RoBERTa模型生成服務(wù)描述文本中特征詞的嵌入表示，建立面向不同粒度特征詞的語(yǔ)義信息提取通道；構(gòu)建一種帶有快速規(guī)則近似注意力機(jī)制的全局... （共11頁(yè)）