基于多头协同注意力机制的客户投诉文本分类模型*

王金政,杨颖,余本功

Classifying Customer Complaints Based on Multi-head Co-attention Mechanism

Wang jinzheng,Yang Ying,Yu Bengong

表4 对比方法实验结果

Table 4 Experimental Results of Comparison Methods

模型 类别 THUCNews 电信客户投诉数据集 准确率/% F1/% 准确率/% F1/% NLSTM 单通道 93.39[7] 93.39[7] 82.75 82.73 RCNN 单通道 95.69 95.67 83.71 83.71 LSTM+att 单通道 94.87[5] 94.85[5] 84.24 84.23 BiLSTM+att 单通道 95.05[5] 95.02[5] 85.32 85.32 BiLSTM+max-pooling 单通道 94.16 94.14 85.42 85.40 CNLSTM 单通道 96.87[7] 96.86[7] 85.66 85.60 组合-CNN 多通道 95.57[10] 95.55[10] 84.54 84.34 CFC-LSTM-multi 多通道 96.21[5] 96.20[5] 85.75 85.75 本文方法 多通道 97.25 97.24 86.20 86.20