原文:[1710.07210] Multi-Task Label Embedding for Text Classification相关工作参考:fannn1217/Results-of-Deep-Learning-in-NLP-CV Introduction 将文本分类中的标签转换为语义向量,从而将原始任务转换为向量匹配任务。实现了多任务标签嵌入的无监督,监督和半监督模型,所有这些模型都利用了任务之间的语义相关性。 当前...
一、Introduction 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...
Text classificationLabel embeddingCNNAdaptive filtersConvolutional neural network (CNNs) has made a breakthrough since deep learning was employed to text classification. However, the traditional CNNs usually use the same set of filters for feature extraction, where labels play a less central role of ...
关于意图识别,提到了match的方法,用的label embedding,不太了解,整理一下 这里的label embedding, 指的是,将一个label下的样本归纳成一个向量,新的预测样本,encode之后,与这个向量去计算一个score,最后得到该样本的predict label。 label embedding相关论文 Joint Embeddingof Words and Labels for Text Classification ...
论文名字:Multi-Task Label Embedding for Text Classification 动机 文本分类中的多任务学习利用相关任务之间的隐式关联来提取共同特征并获得性能增益。然而,以往的研究大多将每个任务的标签视为独立的、无意义的one-hot向量,导致潜在信息的丢失,使得这些模型很难联合学习三个或更多个任务。 预学习概念 文本分类是一种...
https://github.com/RandolphVI/Hierarchical-Multi-Label-Text-Classification ▲模型整体结构 HARNN是一个RNN的结构,模型包含如下三个部分,结构如上图所示,可以看出HARL模块就是我们上面介绍的HAF框架: ●Documentation Representation Layer,也...
论文标题:Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification 论文来源:ACL 2018 论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.04174 代码链接:https://github.com/guoyinwang/LEAM 1.1 概述 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...
gile— This repository contains a Keras implementation of GILE, a generalized input-label embedding for large-scale text classification, which was proposed in TACL 2019 [1]. The overall model consists of a joint non-linear input-label embedding with controllable capacity and a joint-space-dependent...
层次文本分类(Hierarchical Text Classification, HTC),就是一个给定的层次标签体系(典型的是树状的结构或者有向无环图结构),预测文本的标签路径(路径中父节点标签对子节点标签存在包含关系),一般是每层都至少有一个标签,所以是一个带路径的多标签分类任务。
Fusing label embedding into bert: An efficient improvement for text classification. In: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021. 2021. p. 1743–50. Chapter Google Scholar Chen Z-M, Wei X-S, Wang P, Guo Y. Multi-label image recognition with graph ...