論文の概要: Learning label-label correlations in Extreme Multi-label Classification via Label Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04545v1
• Date: Fri, 3 May 2024 21:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 18:41:08.895905
• Title: Learning label-label correlations in Extreme Multi-label Classification via Label Features
• Title（参考訳）: ラベル特徴を用いた極端多ラベル分類におけるラベル-ラベル相関の学習
• Authors: Siddhant Kharbanda, Devaansh Gupta, Erik Schultheis, Atmadeep Banerjee, Cho-Jui Hsieh, Rohit Babbar,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.00852282861121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extreme Multi-label Text Classification (XMC) involves learning a classifier that can assign an input with a subset of most relevant labels from millions of label choices. Recent works in this domain have increasingly focused on a symmetric problem setting where both input instances and label features are short-text in nature. Short-text XMC with label features has found numerous applications in areas such as query-to-ad-phrase matching in search ads, title-based product recommendation, prediction of related searches. In this paper, we propose Gandalf, a novel approach which makes use of a label co-occurrence graph to leverage label features as additional data points to supplement the training distribution. By exploiting the characteristics of the short-text XMC problem, it leverages the label features to construct valid training instances, and uses the label graph for generating the corresponding soft-label targets, hence effectively capturing the label-label correlations. Surprisingly, models trained on these new training instances, although being less than half of the original dataset, can outperform models trained on the original dataset, particularly on the PSP@k metric for tail labels. With this insight, we aim to train existing XMC algorithms on both, the original and new training instances, leading to an average 5% relative improvements for 6 state-of-the-art algorithms across 4 benchmark datasets consisting of up to 1.3M labels. Gandalf can be applied in a plug-and-play manner to various methods and thus forwards the state-of-the-art in the domain, without incurring any additional computational overheads.
• Abstract（参考訳）: 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。 この領域における最近の研究は、入力インスタンスとラベル機能の両方が本質的に短文である対称的な問題設定に焦点を当てている。 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。 短文XMC問題の特徴を利用して、ラベル特徴を利用して有効なトレーニングインスタンスを構築し、ラベルグラフを用いて対応するソフトラベルターゲットを生成することにより、ラベルラベル相関を効果的に取得する。 驚くべきことに、これらの新しいトレーニングインスタンスでトレーニングされたモデルは、オリジナルのデータセットの半分以下だが、オリジナルのデータセット、特にテールラベルのSP@kメトリックでトレーニングされたモデルよりも優れている。 この洞察により、私たちは、オリジナルのトレーニングインスタンスと新しいトレーニングインスタンスの両方で既存のXMCアルゴリズムをトレーニングすることを目指しています。 ガンダルフは様々な手法にプラグ・アンド・プレイ方式で適用することができ、計算上のオーバーヘッドを発生させることなく、ドメインの最先端を前進させることができる。

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