全局方法:用单个分类器并且更显式地对标签层次结构进行建模,模型通常采用端到端的方式训练并且对所有标签进行一次性地预测。 【注五】:全局方法旨在更好的利用标签信息、标签的层次结构信息。 [2] 基于MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法 模型如下图: 讲解模型: · 首先,架构是...
展平方法:就是不考虑标签的层级结构,直接把层级标签当成普通多标签文本分类来建模。有时候,展平方法是把所有的层级标签都展平,有时候是把最后一层的标签展平。 【注三】:展平方法对HMTC的效果是有瓶颈的。 局部方法:局部方法指的是,为层级标签的每个节点都设置一个分类器,这中分类器一般是机器...
提出了MSML-BERT模型.该模型将标签结构中每一层的标签分类网络视为一个学习任务,通过任务间知识的共享和传递,提高各层级任务的性能.基于此,设计了多尺度特征抽取模块,用于捕捉不同尺度和粒度的特征以形成不同层级需要的各种知识.进一步,设计了多层级信息传播模块,用于充分建模层级依赖,在不同层级之间传递知识,以帮助...
In order to address the above problems, the multi-task learning architecture is introduced, and the MSML-BERT model is proposed. The model regards the label classification network of each layer in the label hierarchy as a learning task, and enhances the performance of tasks at ...
??全局方法:用单个分类器并且更显式地对标签层次结构进行建模,模型通常采用端到端的方式训练并且对所有标签进行一次性地预测。 【注五】:全局方法旨在更好的利用标签信息、标签的层次结构信息。 [2] 基于MSML-BERT模型的层级多标签文本分类方法 ??模型如下图: ...