EMNLPNov, 2022

科学文档的层次多标签分类

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TL;DR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。
automatic topic classificationhierarchical multi-label text classificationscientific papersdatasetmulti-task learning
发现论文，激发创造
  • 层次多标签文本分类的最新进展：一项综述

    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

  • 基于注意力的学术资源文本级多标签分类

    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

  • 重要学术会议论文的层次主题分类

    本文发展了一个用于层次化文本分类的决策支持系统，提出了一种加权层次化相似性函数来计算主题的相关性，并使用熵来估计权重。通过与其他方法比较，该加权层次化相似性函数在主题排名准确性方面有了更好的改进。

    Jun, 2024

  • HFT-ONLSTM：分层微调的多标签文本分类

    本文提出了一个基于有序神经 LSTM 网络的分层和微调方法，缩写为 HFT-ONLSTM，以更准确地进行逐层 HMTC。 联合嵌入的新方法，基于父类别标签和文本数据进行准确捕捉文本和类别标签的联合特征，采用微调技术来训练参数，以使得上层文本分类结果对下层分类贡献。 实验结果表明，我们的方法在减少计算成本的同时，实现了优越的性能，优于基于分层和平面多标签文本分类方法的最新技术水平。

    Apr, 2022

  • TELEClass: 在最小监督下的分类法丰富和 LLM 增强的分层文本分类

    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

  • 元数据感知的大型层次文本分类

    本文提出了一种基于 MATCH 方案的文本分类方法，旨在在大规模标签层次结构中利用元数据和层次信息提高分类效果，实验证明其比深度学习基线模型效果更好。

    Feb, 2021

  • 弱监督层次文本分类

    本文提出了一种弱监督的神经方法进行层次文本分类，通过生成伪文档进行模型预训练，并在真实无标签数据上进行自我训练，最终得到高效准确的分类模型。

    Dec, 2018

  • 全文科学论文的弱监督多标签分类

    本研究提出了一种使用交叉文献网络结构和文内层级结构进行弱监督下的全文科学论文分类的框架 (FUTEX)，具有网络感知对比微调模块和层次感知聚合模块，实验结果表明它显著优于具有竞争力的基线，并且可以与使用 1000 到 60000 真实标签样本的完全监督分类器相媲美。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的 “Web of Science” 研究领域层次分类

    通过利用抽象、将学术出版物自动分类为专业领域体系结构的一种基于模块化和分布式批量训练的层次分类系统 <discipline-field-subfield>，从而在知识生产和引用间捕捉相互依存的关系，进而更好地对学术出版物进行索引。

    Feb, 2023

  • 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