論文の概要: Label Attention Network for sequential multi-label classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00280v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 07:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:53:54.858913
• Title: Label Attention Network for sequential multi-label classification
• Title（参考訳）: シーケンシャルマルチラベル分類のためのラベル注意ネットワーク
• Authors: Elizaveta Kovtun, Galina Boeva, Artem Zabolotnyi, Evgeny Burnaev, Martin Spindler and Alexey Zaytsev
• Abstract要約: マルチラベル分類は、シーケンシャルデータに対する自然な問題ステートメントである。 予測ステップに先立ってラベルに自己注意機構を適用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.915951588703303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-label classification is a natural problem statement for sequential data. We might be interested in the items of the next order by a customer, or types of financial transactions that will occur tomorrow. Most modern approaches focus on transformer architecture for multi-label classification, introducing self-attention for the elements of a sequence with each element being a multi-label vector and supplementary information. However, in this way we loose local information related to interconnections between particular labels. We propose instead to use a self-attention mechanism over labels preceding the predicted step. Conducted experiments suggest that such architecture improves the model performance and provides meaningful attention between labels. The metric such as micro-AUC of our label attention network is $0.9847$ compared to $0.7390$ for vanilla transformers benchmark.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類は、シーケンシャルデータに対する自然な問題ステートメントである。 私たちは、顧客による次の注文のアイテムや、明日起きる金融取引の種類に興味があるかもしれません。 現代のほとんどのアプローチは、マルチラベル分類のためのトランスフォーマーアーキテクチャに焦点を当て、各要素がマルチラベルベクトルおよび補足情報であるシーケンスの要素に対して自己アテンションを導入する。 しかし、この方法では、特定のラベル間の相互接続に関連するローカル情報を緩める。 予測ステップに先立ってラベルに自己注意機構を適用することを提案する。 実験によって、そのようなアーキテクチャはモデルの性能を改善し、ラベル間で有意義な注意を払うことが示唆される。 ラベルアテンションネットワークのmicro-AUCは0.9847ドル、バニラ変換器のベンチマークは0.7390ドルである。

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