論文の概要: EEMC: Embedding Enhanced Multi-tag Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13826v1
- Date: Tue, 29 Sep 2020 07:29:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 04:58:46.407519
- Title: EEMC: Embedding Enhanced Multi-tag Classification
- Title（参考訳）: eemc:埋め込み型マルチタグ分類
- Authors: Yanlin Li, Shi An, Ruisheng Zhang
- Abstract要約: 表現学習を用いて分類器の性能を向上させることは、非常に重要な研究方向である。
表現学習技術を用いて、生データ(グラフのノード)を低次元の特徴空間にマッピングする。
この空間において、各生データは低次元ベクトル表現を取得し、それらのベクトルに対して簡単な線形演算を行い、仮想データを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recently occurred representation learning make an attractive performance
in NLP and complex network, it is becoming a fundamental technology in machine
learning and data mining. How to use representation learning to improve the
performance of classifiers is a very significance research direction. We using
representation learning technology to map raw data(node of graph) to a
low-dimensional feature space. In this space, each raw data obtained a lower
dimensional vector representation, we do some simple linear operations for
those vectors to produce some virtual data, using those vectors and virtual
data to training multi-tag classifier. After that we measured the performance
of classifier by F1 score(Macro% F1 and Micro% F1). Our method make Macro F1
rise from 28 % - 450% and make average F1 score rise from 12 % - 224%. By
contrast, we trained the classifier directly with the lower dimensional vector,
and measured the performance of classifiers. We validate our algorithm on three
public data sets, we found that the virtual data helped the classifier greatly
improve the F1 score. Therefore, our algorithm is a effective way to improve
the performance of classifier. These result suggest that the virtual data
generated by simple linear operation, in representation space, still retains
the information of the raw data. It's also have great significance to the
learning of small sample data sets.
- Abstract（参考訳）: 最近発生した表現学習は、NLPと複雑なネットワークにおいて魅力的なパフォーマンスをもたらし、機械学習とデータマイニングの基盤技術になりつつある。
表現学習を用いて分類器の性能を向上させる方法は非常に重要な研究方向である。
表現学習技術を用いて、生データ(グラフのノード)を低次元の特徴空間にマッピングする。
この空間では、各原データが低次元ベクトル表現を取得し、それらのベクトルが仮想データを生成するための単純な線形演算を行い、それらのベクトルと仮想データを用いてマルチタグ分類器を訓練する。
その後,分類器の性能をF1スコア(マクロ%F1,ミクロ%F1)で測定した。
この方法により,マクロF1は28～450%まで上昇し,平均F1スコアは12～224%まで上昇する。
対照的に,下位次元ベクトルを用いて直接分類器を訓練し,分類器の性能を測定した。
提案アルゴリズムを3つの公開データセット上で検証した結果,仮想データによってF1スコアが大幅に向上することが判明した。
そこで本アルゴリズムは,分類器の性能向上に有効な手法である。
これらの結果は、単純な線形演算によって生成された仮想データは、表現空間において、生データの情報を保持することを示唆している。
また、小さなサンプルデータセットの学習にも大きな意味を持っています。
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