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 Embedding of Words and Labels for Text Classification 1.1 contributions: 对于后面的分类任务提供了更多的信息量。 保留了模型...
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...
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…
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...
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...
labelembedding技术 label generation 像素级视觉任务:需要对每个像素进行精确标记的像素级任务,例如语义分割中的类别掩码和图像去噪中的干净图片。 图像级视觉任务:常规的使用框标注的任务,都认为是图像级视觉任务。 Label Generation:标签生成,从更高层次的说监督学习需要制定标签,那接着就是开始annotation,annotation中...
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...
本文就是使用了一些新的连接input和label的方式,更好地去做文本分类,同时也能应用于unseen的样本中。 模型 1.先获取label的embedding; ε∈ IR|Y|×d ,其中label的每个class的embedding就是label每个word的embedding的平均。 2.再将Input的document做成向量 h ∈ IRdh,这个h是将word—(全联接) —> sentence —...
The embedding generates a class attribute vector for each class of the set of classes. A set of parameters of a prediction function operating in the attribute space respective to a set of training images annotated with classes of the set of classes is optimized such that the prediction function...