論文の概要: Label Dependencies-aware Set Prediction Networks for Multi-label Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07022v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 09:31:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:05:52.473550
• Title: Label Dependencies-aware Set Prediction Networks for Multi-label Text Classification
• Title（参考訳）: 複数ラベルテキスト分類のためのラベル依存型セット予測ネットワーク
• Authors: Han Quanjie, Du Xinkai, Sun Yalin, Lv Chao
• Abstract要約: ラベル間の統計的関係を通して隣接行列を構築し、ラベル情報を学習するためにGCNを用いる。 Bhattacharyya距離は、設定された予測ネットワークの出力確率に課され、リコール能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label text classification aims to extract all the related labels from a sentence, which can be viewed as a sequence generation problem. However, the labels in training dataset are unordered. We propose to treat it as a direct set prediction problem and don't need to consider the order of labels. Besides, in order to model the correlation between labels, the adjacency matrix is constructed through the statistical relations between labels and GCN is employed to learn the label information. Based on the learned label information, the set prediction networks can both utilize the sentence information and label information for multi-label text classification simultaneously. Furthermore, the Bhattacharyya distance is imposed on the output probability distributions of the set prediction networks to increase the recall ability. Experimental results on four multi-label datasets show the effectiveness of the proposed method and it outperforms previous method a substantial margin.
• Abstract（参考訳）: マルチラベルテキスト分類は、シーケンス生成問題とみなすことができる文から関連するすべてのラベルを抽出することを目的としている。 しかし、トレーニングデータセットのラベルは未注文である。 我々は、直接セット予測問題として扱うことを提案し、ラベルの順序を考慮する必要はない。 また,ラベル間の相関をモデル化するために,ラベル間の統計的関係を利用して隣接行列を構築し,GCNを用いてラベル情報を学習する。 学習したラベル情報に基づいて、設定された予測ネットワークは、文情報とラベル情報の両方を同時にマルチラベルテキスト分類に利用することができる。 さらに、設定された予測ネットワークの出力確率分布にバッタリア距離を課し、リコール能力を高める。 4つのマルチラベルデータセットにおける実験結果は,提案手法の有効性を示し,従来の手法をかなりのマージンで上回った。

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