論文の概要: Interaction Matching for Long-Tail Multi-Label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08805v1
• Date: Mon, 18 May 2020 15:27:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 23:40:33.611121
• Title: Interaction Matching for Long-Tail Multi-Label Classification
• Title（参考訳）: ロングテールマルチラベル分類のためのインタラクションマッチング
• Authors: Sean MacAvaney, Franck Dernoncourt, Walter Chang, Nazli Goharian, Ophir Frieder
• Abstract要約: 既存のマルチラベル分類モデルにおいて,制約に対処するためのエレガントで効果的なアプローチを提案する。 ソフトなn-gram相互作用マッチングを実行することで、ラベルと自然言語記述をマッチングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.262792333593644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an elegant and effective approach for addressing limitations in existing multi-label classification models by incorporating interaction matching, a concept shown to be useful for ad-hoc search result ranking. By performing soft n-gram interaction matching, we match labels with natural language descriptions (which are common to have in most multi-labeling tasks). Our approach can be used to enhance existing multi-label classification approaches, which are biased toward frequently-occurring labels. We evaluate our approach on two challenging tasks: automatic medical coding of clinical notes and automatic labeling of entities from software tutorial text. Our results show that our method can yield up to an 11% relative improvement in macro performance, with most of the gains stemming labels that appear infrequently in the training set (i.e., the long tail of labels).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のマルチラベル分類モデルにおいて,相互作用マッチングを組み込むことにより,制約に対処するエレガントで効果的な手法を提案する。 ソフトなn-gramインタラクションマッチングを実行することで、ラベルと自然言語記述(ほとんどのマルチラベルタスクでよく見られる)をマッチングする。 提案手法は,頻繁に発生するラベルに偏りがある既存のマルチラベル分類手法の強化に有効である。 臨床ノートの自動医療コーディングとソフトウェアチュートリアルテキストからのエンティティの自動ラベル付けという2つの課題に対するアプローチを評価した。 以上の結果から,本手法はマクロ性能を11%向上させることができ,そのほとんどはトレーニングセット(すなわちラベルのロングテール)にはほとんど現れない。

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