論文の概要: Label Disentanglement in Partition-based Extreme Multilabel Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12751v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 03:24:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 15:18:00.506202
• Title: Label Disentanglement in Partition-based Extreme Multilabel Classification
• Title（参考訳）: 分割型エクストリームマルチラベル分類におけるラベルの絡み合い
• Authors: Xuanqing Liu, Wei-Cheng Chang, Hsiang-Fu Yu, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon
• Abstract要約: 分割型XMCにおけるラベル割り当て問題を最適化問題として定式化できることを示す。 提案手法はマルチモーダルラベルのアンタングル化に成功し、4つのXMCベンチマークでSOTA(State-of-the-art)結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.25321342479491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partition-based methods are increasingly-used in extreme multi-label classification (XMC) problems due to their scalability to large output spaces (e.g., millions or more). However, existing methods partition the large label space into mutually exclusive clusters, which is sub-optimal when labels have multi-modality and rich semantics. For instance, the label "Apple" can be the fruit or the brand name, which leads to the following research question: can we disentangle these multi-modal labels with non-exclusive clustering tailored for downstream XMC tasks? In this paper, we show that the label assignment problem in partition-based XMC can be formulated as an optimization problem, with the objective of maximizing precision rates. This leads to an efficient algorithm to form flexible and overlapped label clusters, and a method that can alternatively optimizes the cluster assignments and the model parameters for partition-based XMC. Experimental results on synthetic and real datasets show that our method can successfully disentangle multi-modal labels, leading to state-of-the-art (SOTA) results on four XMC benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 分割に基づく手法は、大規模な出力空間(例えば数百万以上)への拡張性のため、極端なマルチラベル分類(XMC)問題にますます使われてきている。 しかし、既存の手法では、大きなラベル空間を相互に排他的なクラスタに分割するが、これはラベルがマルチモーダルでリッチなセマンティクスを持つ場合に最適である。 例えば、"Apple"というラベルは果物またはブランド名になり得るが、これは以下の研究課題に繋がる: 下流XMCタスクに適した非排他的クラスタリングでこれらのマルチモーダルラベルをアンハングできるだろうか? 本稿では,分割型xmcにおけるラベル割当問題を,精度を最大化するために最適化問題として定式化できることを示す。 これにより、フレキシブルで重なり合うラベルクラスタを形成する効率的なアルゴリズムと、パーティションベースのXMCのためのクラスタ割り当てとモデルパラメータを代わりに最適化する手法が実現される。 合成データと実データを用いた実験の結果,マルチモーダルラベルの抽出に成功し,4つのxmcベンチマークにおいて最先端(sota)結果が得られた。

関連論文リスト

• Prototypical Extreme Multi-label Classification with a Dynamic Margin Loss [6.244642999033755]
  XMC (Extreme Multi-label Classification) メソッドは、非常に大きなラベル空間において、与えられたクエリの関連ラベルを予測する。 XMCにおける最近の研究は、テキスト記述を最も近いラベルの復元に適した埋め込み空間に投影するディープエンコーダを用いてこの問題に対処している。 本稿では,新しいプロトタイプ・コントラスト学習技術を用いて,ブルートフォース手法を超越した効率と性能を再現するXMC手法PRIMEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T10:24:23Z)
• Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.83013974171364]
  半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。 半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T09:33:53Z)
• UniDEC : Unified Dual Encoder and Classifier Training for Extreme Multi-Label Classification [42.36546066941635]
  Extreme Multi-label Classification (XMC) は非常に大きなラベル空間から関連するラベルのサブセットを予測する。 この研究は、デュアルエンコーダと分類器を同時に訓練する新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークであるUniDECを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T17:27:51Z)
• Learning label-label correlations in Extreme Multi-label Classification via Label Features [44.00852282861121]
  Extreme Multi-label Text Classification (XMC)は、数百万のラベル選択から最も関連性の高いラベルのサブセットで入力を割り当てることができる分類器を学習する。 ラベル機能付き短文XMCは、検索広告におけるクエリ・ツー・アド・フレーズマッチング、タイトルベースの製品推薦、関連する検索の予測など、多くの分野に応用されている。 本稿では,ラベル共起グラフを用いてラベル特徴を付加データポイントとして活用し,トレーニング分布を補完する新しい手法であるガンダルフを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T21:18:43Z)
• PINA: Leveraging Side Information in eXtreme Multi-label Classification via Predicted Instance Neighborhood Aggregation [105.52660004082766]
  eXtreme Multi-label Classification(XMC)問題は、非常に大きなラベル空間から関連するラベルを見つけることを目指している。 一般XMC問題に対するデータ強化手法であるPINA(Predicted Instance Neighborhood Aggregation)を提案する。 ラベルと入力インスタンスを機能のないインジケータと独立したエントリとして扱う既存のほとんどのXMCフレームワークとは異なり、PINAはラベルメタデータとトレーニングインスタンス間の相関関係から情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T05:00:40Z)
• Complementary to Multiple Labels: A Correlation-Aware Correction Approach [65.59584909436259]
  理論上, マルチクラスCLLにおける遷移行列が, 複数ラベルの場合どのように歪むかを示す。 候補ラベルから遷移行列を推定する2段階の手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T04:48:48Z)
• Extreme Zero-Shot Learning for Extreme Text Classification [80.95271050744624]
  極端ゼロショットXMC (EZ-XMC) とフーショットXMC (FS-XMC) について検討した。 自己教師付きコントラスト損失のあるトランスフォーマーベースのエンコーダの事前訓練を提案する。 我々は,多スケール適応クラスタリング,ラベル正規化,擬陽性ペアによる自己学習などの手法を用いて,生テキストを徹底的に活用する事前学習手法MACLRを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T06:06:42Z)
• SPL-MLL: Selecting Predictable Landmarks for Multi-Label Learning [87.27700889147144]
  我々は、入力(予測可能)に応じて予測しやすく、他の可能なラベル(表現可能)をうまく回復できるランドマークとして、ラベルの小さなサブセットを選択することを提案する。 我々は,ADM(Alternating Direction Method)を用いてこの問題を解決する。実世界のデータセットに関する実証研究により,本手法が他の最先端手法よりも優れた分類性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-16T11:07:44Z)
• Multilabel Classification by Hierarchical Partitioning and Data-dependent Grouping [33.48217977134427]
  ラベルベクトルの空間性と階層構造を利用して、それらを低次元空間に埋め込む。 我々は、低ランク非負行列因子化に基づくグループ構成を用いる、新しいデータ依存型グループ化手法を提案する。 次に、大規模問題におけるラベル階層を利用して、大きなラベル空間を分割し、より小さなサブプロブレムを生成する階層的分割手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T22:23:39Z)
• Extreme Multi-label Classification from Aggregated Labels [27.330826185375415]
  XMC(Extreme Multi-label classification)は、非常に大きなラベルのラベルから入力の関連ラベルを見つける問題である。 我々は,グループラベルから個々のサンプルラベルをインプットする,新しいスケーラブルなアルゴリズムを開発した。 これは既存のXMC法と組み合わせて集計ラベル問題を解くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T02:13:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。