論文の概要: ECLARE: Extreme Classification with Label Graph Correlations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00261v1
- Date: Sat, 31 Jul 2021 15:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-03 15:32:22.536049
- Title: ECLARE: Extreme Classification with Label Graph Correlations
- Title（参考訳）: ECLARE:ラベルグラフ相関を用いた極端分類
- Authors: Anshul Mittal, Noveen Sachdeva, Sheshansh Agrawal, Sumeet Agarwal,
Purushottam Kar, Manik Varma
- Abstract要約: 本稿では,ラベルテキストだけでなくラベル相関も組み込んだスケーラブルなディープラーニングアーキテクチャECLAREを提案し,数ミリ秒以内の正確なリアルタイム予測を実現する。
ECLAREは、Bing検索エンジンからソースされた関連製品レコメンデーションタスク用のプロプライエタリデータセットと同様に、公開可能なベンチマークデータセットの両方で2～14%精度の予測を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.429436351837653
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep extreme classification (XC) seeks to train deep architectures that can
tag a data point with its most relevant subset of labels from an extremely
large label set. The core utility of XC comes from predicting labels that are
rarely seen during training. Such rare labels hold the key to personalized
recommendations that can delight and surprise a user. However, the large number
of rare labels and small amount of training data per rare label offer
significant statistical and computational challenges. State-of-the-art deep XC
methods attempt to remedy this by incorporating textual descriptions of labels
but do not adequately address the problem. This paper presents ECLARE, a
scalable deep learning architecture that incorporates not only label text, but
also label correlations, to offer accurate real-time predictions within a few
milliseconds. Core contributions of ECLARE include a frugal architecture and
scalable techniques to train deep models along with label correlation graphs at
the scale of millions of labels. In particular, ECLARE offers predictions that
are 2 to 14% more accurate on both publicly available benchmark datasets as
well as proprietary datasets for a related products recommendation task sourced
from the Bing search engine. Code for ECLARE is available at
https://github.com/Extreme-classification/ECLARE.
- Abstract（参考訳）: deep extreme classification (xc)は、非常に大きなラベルセットから最も関連するラベルのサブセットでデータポイントをタグ付けできるディープアーキテクチャのトレーニングを目指している。
xcの中核的な用途は、トレーニング中にほとんど見られないラベルを予測することにある。
このような珍しいラベルは、ユーザーを喜ばせ驚かせるパーソナライズドレコメンデーションの鍵を握っている。
しかし、レアラベルの多さとレアラベルあたりのトレーニングデータの少なさは、統計的および計算上の重大な課題をもたらす。
最先端の深層XC手法は、ラベルのテキスト記述を組み込むことで、この問題を解決しようとするが、問題に適切に対処しない。
本稿では,ラベルテキストだけでなくラベル相関も組み込んだスケーラブルなディープラーニングアーキテクチャECLAREを提案し,数ミリ秒以内の正確なリアルタイム予測を実現する。
ECLAREのコアコントリビューションには、数百万のラベルのスケールでラベル相関グラフとともに、ディープモデルをトレーニングするためのフラガーアーキテクチャとスケーラブルなテクニックが含まれている。
特にeclareは、公開ベンチマークデータセットとbing検索エンジンから派生した関連する製品推奨タスク用のプロプライエタリなデータセットの両方において、2～14%高い精度の予測を提供する。
ECLAREのコードはhttps://github.com/Extreme-classification/ECLAREで公開されている。
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