Jul, 2023

层次多标签文本分类的最新进展：一项综述

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 科学文档的层次多标签分类

    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

  • 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

  • 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

  • 文本分类算法综述

    本研究讨论了文本分类算法的概述，包括不同的文本特征提取、降维方法、现有算法和技术、评估方法，并探讨了每种技术的限制和在实际问题中的应用。

    Apr, 2019

  • HDLTex：文本分类的分层深度学习

    本文介绍了使用 Hierarchical Deep Learning for Text classification (HDLTex) 进行层级文本分类的方法，通过分层深度学习建立专项的文档层次，从而更好地处理文本检索、分类等问题。

    Sep, 2017

  • 文本分类综述：从浅层到深度学习

    本论文综述了自 1961 年至 2021 年期间文本分类领域的研究成果，包括传统方法和深度学习方法，提出了特征提取和分类技术的分类法，并对各个分类进行了详细的介绍，同时比较了不同方法之间的优缺点和各种评价指标，对未来的研究方向和面临的挑战进行了概述。

    Aug, 2020

  • 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

  • 文本分类：回顾、实证和实验评估

    通过使用方法论分类将算法进行细分并实施实证评估和实验比较，我们的研究是第一篇利用此方法论分类对文本分类算法进行分类的综述论文。

    Jan, 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