Feb, 2021

多标签分类方法的综合比较研究

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TL;DR这项研究对各个领域的大量数据集使用 20 种不同的评估方法对 26 种不同的多标签分类方法进行了全面的实证研究，发现 RFPCT，RFDTBR，ECCJ48，EBRJ48 和 AdaBoostMH 是效果最好的方法，希望今后引入新方法时，应该将其与不同的 MLC 方法的子集进行比较，以便更好地评估其性能表现。
发现论文，激发创造
  • 多标签学习的深度学习：综合调查

    综述了深度学习在多标签学习中的最新进展，包括深度神经网络、转换器、自编码器以及卷积和循环结构的体系结构，并提出了对现有方法的比较分析，以提供有洞察力的观察和促进该领域未来的研究方向。

    Jan, 2024

  • 合适的模型：法律多标签分类基线的评估

    在这项工作中，我们使用两个公共法律数据集 POSTURE50K 和 EURLEX57K，通过改变训练数据量和标签数量，评估了不同的多标签分类方法，结果显示 DistilRoBERTa 和 LegalBERT 在法律多标签分类中表现良好，而 T5 在生成模型中表现相当，并且 CrossEncoder 在提高宏 F1 分数方面具有潜力，尽管计算成本增加。

    Jan, 2024

  • MLC 数据的 FAIR 化

    本文介绍了一种基于本体的多标签分类（MLC）数据集在线目录和性能评估查询系统，以便遵循 FAIR 和 TRUST 原则以保证合适、正确、强大和值得信赖的基准测试。

    Nov, 2022

  • 无序学习：减轻多标记分类中的曝光偏差

    本文提出了一种新的多标签分类框架，不依赖于预定义的标签顺序，有效减轻暴露偏差，通过实验结果表明，相较于竞争基线模型，该方法具有很大的优势和更好的泛化能力，可生成更好的未训练标签组合。

    Sep, 2019

  • 大规模多标签文本分类的实证研究，包括少量和零样本标签

    本研究在多个数据集上评估了多种 Large-scale Multi-label Text Classification 方法，发现基于概率标签树的层次分类方法优于 Label-Wise Attention Networks。另外，结合 Transformer 的方法在两个数据集上实现了优秀的性能，同时提出了一种新的最先进的方法，将 BERT 与 LWANs 相结合。此外，还引入了图形感知注释接近度度量，提出了利用标签层次结构来改进少量和零 - shot 学习的新模型。

    Oct, 2020

  • 可扩展的多标签分类的标签分布学习

    Scalable Label Distribution Learning (SLDL) is proposed for multi-label classification, where different labels are described as distributions in a latent space with asymmetric correlation, independent of the number of labels, resulting in little computational consumption.

    Nov, 2023

  • 检索增强多标签文本分类

    本文提出了一种检索增强的方法来解决具有 Zipfian 分布标签支持的大标签集情 况下的多标签文本分类问题，并通过交叉关注和检索来改善分类模型的样本效率，实验证明这种方法在标签分布偏斜、低资源训练和长文档数据情境下显著提高了模型性能。

    May, 2023

  • 基于多准则比较的知识引导机器学习方法的推进

    描述了一种有应用广泛的模型评估方法，能够根据核心科学原理和更实用的结果评估人工智能 / 机器学习模型。该方法通过心理学和决策科学的预测竞赛产生，对各种类型和结构的候选模型进行了多个科学、理论和实际标准的综合评估，使用计算社会选择领域的投票规则进行标准分数的排序评估，可以对不同测量和模型类型进行整体评价。还讨论了其他优势和应用。

    Mar, 2024

  • 使用分层透明表示法的多标签分类方法，应用于文章审核员推荐

    本文提出了一种多标签分类的方法，使用分层透明表示方法，并提出了一种简单的基于多标签的评审人分配策略，以选择适当的评审人，同时还在粗粒度的粒度中探索了论文 - 评审人推荐。

    Dec, 2019

  • 探索对比学习用于长尾多标签文本分类

    我们进行了关于有监督对比学习在多标签文本分类中的影响以及如何构建稳健的表示空间的研究，提出了一种新的对比损失函数，并在三个多标签数据集上实现了显著的宏 F1 分数改进。

    Apr, 2024