该模型从标签语义和特征先验双视角构建概率潜在表示，并通过变分推断融合特征，提升多标签分类性能。
Fu, Xiaozhen · 李德玉 · Erliang, Yao · Qian Y. · 李旸 · 王素格
Knowledge-Based Systems 2025
模型在构建标签相关表示时纳入标签本身的语义信息，而非仅依赖稀疏标签向量。
将标签相关表示建模为概率潜在变量，相比确定性向量能捕捉更丰富的信息并增强鲁棒性。
从标签语义和特征先验两个视角构建概率潜在表示，并用KL散度对齐后融合，提升特征表达能力。