multilabel classification | BriefGPT

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LLaMA 临床领域参数高效微调
通过有选择地微调部分参数以降低计算需求，提出了一种在临床领域中适应预训练语言模型的方法，并通过与 Downstream LLaMA-LoRA 相结合，在多个临床预测任务上取得了最先进的 AUROC 得分提升，并在大规模多标签分类任务中观察到
PDFa year ago
逐元素的语言表示
提出了一种新的计算语言表示技术 —— 逐元素嵌入，它将语义单元抽象为低维元素（字符）嵌入的水平串联，通过注意力机制训练词嵌入表示，可广泛适用于任何类型的标记化；该技术能够处理更长的序列，而无需任何架构修改和额外开销，并在多标签专利文档分类中
PDFa year ago
ACL自然语言推理不一致性原因的调查研究
本研究探讨自然语言推理中的不一致性注释是如何产生的，并识别了 10 种引起不一致的原因，其中某些不一致是由于句子意义的不确定性，而另一些则是由于注释者偏见和任务工件的存在。我们通过两种建模方法来检测存在潜在分歧的文本项目：一个比标准 NLI
PDF2 years ago
使用自然语言处理自动标注对话的话语
本文研究了机器学习在心理会话数据的自动标注上的可行性，提出了解决多标签分类、大量类别、数据限制等问题的方法，并通过实验表明 RoBERTa-CON 算法在性成年人转变话题上的表现优于其他方法，同时本文还提出了一种层次化标注系统，可帮助研究者
PDF2 years ago
不是所有的错误都是相等的：全面层次感知多标签预测（CHAMP）
本文探讨了层次多标签分类问题，并提出了综合层次感知多标签预测（CHAMP）框架，该框架能够根据标签之间的层次关系，对预测错误进行惩罚，实验表明将层次信息纳入多标签分类可显著提升性能。
PDF2 years ago
从自由文本电子健康记录中预测临床意图
本研究通过训练一个基于 BERT 的多标签分类模型，实现了从 Bariatric 临床笔记中检测临床医生的对患者后续跟踪的意图，模型的平均准确率指标为：宏平均精确度：0.91，宏平均召回率：0.90，宏平均 F1 值：0.90。
PDF2 years ago
ACLmultiPRover: 基于生成多个证明的规则推理改进可解释性
该研究主要探讨了在自然语言事实和规则上运用语言形式推理的方法，提出了生成多个证明图以增强推理系统解释性的问题，研究了两个多 PRover 模型，分别通过多标记多 PRover 和迭代多 PRover 两种方式进行证明集的生成，结果表明在多个
PDF3 years ago
使用神经网络解决 Raven 的渐进矩阵问题
本文介绍了利用神经网络进行 RPM 问题的监督学习和无监督学习，同时提出了一种基于伪标签的无监督学习方法 MCPT，可显著提高测试准确率，并探讨了未来使用无监督和可解释性策略来解决 RPM 问题的问题。
PDF4 years ago
CVPR针对多样化 CT 图像的临床显著发现的整体和全面注释：从放射学报告和标签本体学习
该研究使用深度学习和多标签分类方法设计了一个名为 LesaNet 的病变注释网络，它可以准确的为超过 32k 的多样性病变图像进行分类并提取出 171 个精细标签，平均 AUC 达到 0.9344。
PDF5 years ago
NIPS可控稀疏 Softmax 替代方案
研究基于概率分布的机器学习任务中，提出了几种概率映射函数，为了控制稀疏度，开发出了一个统一框架并提出了两种新的 sparse formulations，并在多标签分类场景中开发了新的凸损失函数，用于计算注意力权重，从而在类似神经机器翻译和抽
PDF6 years ago
处理不平衡多标签数据集中的难缩小分类问题
本研究深入分析了困难标签在多标签分类中的影响，并提出了一种新的解决方法，通过 SCUMBLE 和 REMEDIAL 度量标签的并发性并解耦高度不均衡的标签。
PDF6 years ago
使用递归神经网络对临床时间序列中的缺失数据进行建模
本文采用简单的策略解决临床时间序列中缺失数据的问题，通过将缺失数据视为特征，并利用简单的二进制指示器处理，实现了儿科重症监护病房（PICU）临床时间序列的多标签诊断分类预测。同时，我们也展示了基于缺失数据模式的训练模型不仅能刻画缺失数据信号
PDF8 years ago
推特用户的 Pinterest 画板推荐
本文提出了一种新型的 Pinboard 推荐系统，使用 MultiLabel 分类将 Twitter 用户的关注者映射到 Pinboard 主题，并使用视觉多样性方法为用户推荐相关的 Pinboard，该推荐系统在拥有 2000 个用户的数
PDF9 years ago