本研究介绍了 HiMeCat，一种基于嵌入式生成框架的弱监督文档分类方法，它能够有效地整合文本、元数据和标签层次结构，并通过数据增强和联合表示学习模块进一步优化分类效果。

Oct, 2020

本文综述了层次化多标签文本分类的最新进展，包括开源数据集、主要方法、评估指标、学习策略和当前面临的挑战，并列举了一些未来的研究方向，以便社区进一步改进该领域。

Jul, 2023

通过使用生成模型、利用元数据和合成训练样本，提出了一个文本分类方法 MetaCat，成功地解决了分类中存在的两个问题：元数据的使用和少量标注样本数据的问题。在多个数据集上验证实验，证明了该方法的有效性。

May, 2020

本文介绍一种新的数据集 SciHTC，包含 186,160 篇论文和 1,233 个学科分类，建立了层次化多标签文本分类的强基线，并提出了一种多任务学习方法来进行主题分类，获得 Macro-F1 得分 34.57％，显示这个数据集提供了显著的研究机会。

Nov, 2022

通过提出 MatchXML 框架，我们在 eXtreme Multi-label text Classification 领域取得了 state-of-the-art 的准确率和速度，其中关键技术包括 label embeddings、Hierarchical Label Tree 和 linear ranker。

Aug, 2023

本文探究了利用异构信息网络的 metadata 和 motif 来帮助弱监督文本分类，提出了一种名为 MotifClass 的新框架来选择标志类别 motif 实例，基于类别名称和标志类别 motif 实例检索并生成伪标记训练样本，使用伪训练数据训练文本分类器，并通过对真实世界数据集的广泛实验证明了 MotifClass 相对于现有弱监督文本分类方法的卓越性能和考虑高阶元数据信息在我们的框架中的好处。

Nov, 2021

本文提出了一种基于注意力机制的层次化多标签学术文本分类算法，该算法结合了文本、关键词和层次结构等特征，利用 word2vec 和 BiLSTM 来获取文本、关键词和层次结构的嵌入式和潜在向量表示，并使用分层注意机制来捕捉关键词、标签层次结构和文本词向量之间的关联，以生成特定于分层的文档嵌入向量取代 HMCN-F 中的原始文本嵌入。实验结果显示，该算法具有较好的效果。

Mar, 2022

通过自动丰富标签分类法和利用大型语言模型来进行弱监督的分层文本分类，我们的方法 TELEClass 在两个公共数据集上表现优于先前的弱监督分层文本分类方法和基于零样本提示的大型语言模型方法。

Feb, 2024

本文提出了一种 TCM 框架，将文本分类视为标签与文本间的匹配问题，并且使用细粒度语义信息来区分大量类别，尤其是在低资源情况下。通过对 4 个多标签文本分类数据集的评估，TCM 展现出比前人方法显著的改进。

May, 2022

我们提出了一种新的层级分类感知和注意图胶囊递归卷积神经网络框架，以实现大规模多标签文本分类。

Jun, 2019