传统的分类结构上,只有最后一个阶段f2, 才会利用到label information, 见上图a, 最后输出的y, logit的每一个位置的值, 相当于,z * 对应位置的class_embedding得到。 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...
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框架:Hierarchical Attention-based Framework(后文简称HAF),这个框架中用到了Label Embedding、Attention机制等方法,...
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用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框架:Hierarchical Attention-based Fr...
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用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框架:Hierarchical Attention-based Framework(后文简称HAF),这个框架中用到了Label Embedding、Attention机制等方法,...
一、Transformer模型整体框架 二、Encoder层 1、首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query:要去查询的、Key:等着被查的、Value:实际的特征信息,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个...
首先作者介绍了,一般的方法将文本分类看做以下几个步骤: f0:将句子 embedding 的过程。L 是序列长度,P 是 embedding 的维度。 f1:将句子 embedding 进行各种操作的过程,一般就是模型(TextCNN,BERT...)。 f2:模型输出之后的 ffn,用于映射到最后的 label 空间。
HARNN通过层次注意力记忆单元（HAM）处理层级关系，包括文本-类别注意力（TCA）模块，而CLED则借助动态路由和概念共享模块来增强Label Embedding。尽管这些模型在效果上优于传统方法，但仍有改进空间，如更好地处理标签路径解码和概念信息的融合。总体来说，HAF为层次文本分类提供了一种实用且可扩展的框架，...
在本文中,我们试图通过进一步构造具有文本到标签注意的文本参与标签表示来利用标签信息。为此,我们提出了一种带有标签嵌入的协同注意网络(CNLE),该网络将文本和标签联合编码到它们相互参与的表示中。通过这种方式,该模型能够兼顾两者的相关部分。实验表明,我们的方法在7个多类分类基准和2个多标签分类基准上取得了与以前...
4.label embedding label embedding不是一整个网络,而是网络中用于处理标签之间联系的网络一部分。 (a) (b) (a) one hot encoding (b)embedding 神经网络分析 假设我们的词汇只有4个,girl, woman, boy, man,下面就思考用两种不同的表达方式会有什么区别。
一、创新点: 鉴于之前的很多方法在relation extraction中 label只用了one-hoe向量,认为关系之间是独立的。本文认为relation也是由关联的。因此,本文提出一个模型RELE(Relation Extraction with Joint Label Embedding),