論文の概要: Joint Embedding of Words and Category Labels for Hierarchical Multi-label Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02555v3
• Date: Wed, 26 Aug 2020 03:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 05:17:11.294900
• Title: Joint Embedding of Words and Category Labels for Hierarchical Multi-label Text Classification
• Title（参考訳）: 階層型マルチラベルテキスト分類のための単語とカテゴリラベルの結合埋め込み
• Authors: Jingpeng Zhao and Yinglong Ma
• Abstract要約: 階層的テキスト分類(HTC)は広く注目されており、幅広い応用の見通しがある。 本稿では,HTC の階層的微調整順序ニューロン LSTM (HFT-ONLSTM) に基づくテキストと親カテゴリの結合埋め込みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2750700546937335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text classification has become increasingly challenging due to the continuous refinement of classification label granularity and the expansion of classification label scale. To address that, some research has been applied onto strategies that exploit the hierarchical structure in problems with a large number of categories. At present, hierarchical text classification (HTC) has received extensive attention and has broad application prospects. Making full use of the relationship between parent category and child category in text classification task can greatly improve the performance of classification. In this paper, We propose a joint embedding of text and parent category based on hierarchical fine-tuning ordered neurons LSTM (HFT-ONLSTM) for HTC. Our method makes full use of the connection between the upper-level and lower-level labels. Experiments show that our model outperforms the state-of-the-art hierarchical model at a lower computation cost.
• Abstract（参考訳）: 分類ラベルの粒度が改良され,分類ラベルスケールが拡張されるなど,テキスト分類はますます困難になっている。 これに対処するために、多くのカテゴリの問題において階層構造を利用する戦略にいくつかの研究が適用されている。 現在、階層的テキスト分類(HTC)は広く注目されており、幅広い応用の見通しがある。 テキスト分類タスクにおける親カテゴリと子カテゴリの関係をフル活用することで、分類性能を大幅に向上させることができる。 本稿では,HTC 用階層型微調整順序ニューロン LSTM (HFT-ONLSTM) に基づくテキストと親カテゴリの結合埋め込みを提案する。 本手法では,上層ラベルと下層ラベルの接続を最大限に活用する。 実験により,我々のモデルは計算コストの低い最先端階層モデルよりも優れていた。

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