Label Embedding现在NLP的各个任务上用的都还挺广泛的,用来增强泛化能力,在zero-shot,few-shot等等里面也很常见。而在HTC当中,Label Embedding的应用也是比较广泛的,HTC有一个层次标签体系,为了编码层次之间的关系,目前的很多效果不错的论文会有图网络等方式去编码Label embedding。 这里介绍一个把HTC作为分类任务的模型...
●Predicted soft label embedding与文本表征做Attention,这个Predicted soft label embedding就是上一层预测出来的label的EK Embedding的和。 ●Concept Share Module:是本层Concept的concept-based label embedding与文本表征做Attention,下面就介绍Concept的表征怎么来的 2.2 Concept Share Module 这部分主要介绍Concept的表征...
这篇文章的重心在于,传统的aggregation的时候,直接进行pooling或者attention等方式,此处利用label信息学习到label embedding 作为anchor points去影响word embedding,并进行aggregation c表示text embedding , v表示 label embedding, 利用cosine similarity来衡量label-word的相关。\hat{G}为normalization matrix, 每个元素为\ha...
Label Embedding目前在NLP的各个任务上用的都还挺广泛的,用来增强泛化能力,在zero-shot,few-shot等等里面也很常见。而在HTC当中,Label Embedding的应用也是比较广泛的,HTC有一个层次标签体系,为了编码层次之间的关系,目前的很多效果不错的论...
这篇文章作者将文本分类看作是一个 label-word 的联合嵌入问题:可以将每个 label embedding 到 word 向量相同的空间中。 作者提出了一个注意力框架 Label-Embedding Attentive Model (LEAM) 的模型,该模型能够学习 word 和 label 在同一空间的 representation,并且可以用来衡量文本序列和 label 之间 embedding 的兼容...
HAF是一个应用于层次文本分类的简单而有效的模型框架，它结合了Label Embedding和Attention机制。在层次文本分类任务中，标签路径遵循包含关系，需要预测文本的完整标签路径。HAF将HTC视为分类任务，每个Unit对应层次体系的一层，负责编码和预测。模型核心是将上层Unit的预测结果作为软标签嵌入传递给下层，同时...
HAF是专为层次文本分类任务打造的模型，它的核心在于Label Embedding和Attention机制的巧妙运用。这个框架由一系列单元组成，每层对应于标签层次结构中的一级，信息从上层逐层传递，通过Attention机制，将当前层的Label Embedding与token特征紧密融合，进行精准预测。HAF的设计旨在解决标签嵌入生成、注意力机制设计...
Perronnin. Label embedding: A frugal baseline for text recognition. IJCV, 2015. 1J. A. Rodriguez-Serrano, A. Gordo, and F. Perronnin. Label embedding: A frugal baseline for text recognition. Interna- tional Journal of Computer Vision, 113(3):193-207, 2015. 2, 7...
这篇文章作者将文本分类看作是一个 label-word 的联合嵌入问题:可以将每个 label embedding 到 word 向量相同的空间中。 作者提出了一个注意力框架 Label-Embedding Attentive Model (LEAM) 的模型,该模型能够学习 word 和 label 在同一空间的 representation,并且可以用来衡量文本序列和 label 之间 embedding 的兼容...
文本分类label embedding之MTLE 技术标签: NLP 笔记 自然语言处理 深度学习一、前沿 传统文本分类的多任务学习是显示的抽取相关任务之间的共同特征,从而可以提升每个分类任务的性能。这些学习方式通常会有如下缺点: 1)每个任务的label都是相互独立的使用类似one-hot形似表示的,比如使用[1,0]和[0,1]分别表示正负样本...