面向语义增强与双尺度功能注意力网络的Web服务分类方法

作     者：綦浩泉 孙羽 渠连恩 胡强 QI Haoquan;SUN Yu;QU Lianen;HU Qiang

作者机构：青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      面：792-799页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61973180)资助 山东省自然科学基金项目(ZR2019MF033,ZR2021MF092)资助 山东省重点研发计划软科学项目(2023RKY01009)资助 

主　　题：语义增强 功能关联 注意力机制 Web服务 

摘      要：服务功能特征的提取质量直接影响着服务分类的精确度.为提升分类精确度,本文提出一种基于语义增强与双尺度功能注意力网络的Web服务分类方法.首先,采取近义词替换的方式构建服务描述的孪生样本,在SimCSE框架下生成语义增强的服务功能向量.然后,基于标签共现关系建立服务功能关联图,构建双尺度功能注意力网络,生成服务功能关联向量.最后,将服务功能向量与功能关联向量输入softmax分类器实现分类预测.实验表明,该文所提方法相对流行的Web服务分类方法在准确率的提升区间为4.1%~8.65%,在F1-score的提升区间为4.21%~10.69%.