关键词large-scale multi-label text classification
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- EMNLP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 Tr - ACL欧盟立法上的大规模多标签文本分类
该研究在法律领域考虑了大规模多标签文本分类,提出了一个适用于 LMTC、few - 和 zero-shot 学习的新数据集 EURLEX,共包含 57k 个法律文档,注释有~4.3k 个 EUROVOC 标签;实验表明,具有标签注意力的 B