Flera märkning textklassificering (MLTC) syftar till att tilldela flera etiketter till varje prov i datauppsättningen. Etiketterna har vanligtvis interna korrelationer. Traditionella metoder tenderar dock att ignorera sambanden mellan etiketter. För att fånga korrelationer mellan etiketter, ser sekvens-tosequence (Seq2Seq) modellen MLTC uppgiften som en sekvensgenerering problem, som uppnår utmärkt prestanda på denna uppgift. Seq2Seq-modellen är dock i huvudsak inte lämplig för MLTC-uppgiften. Anledningen är att det kräver att människor fördefinierar ordningen på utmatningsetiketterna, medan vissa av utmatningsetiketterna i MLTC-uppgiften i huvudsak är en obeställd uppsättning snarare än en beställd sekvens. Detta strider mot det strikta kravet i Seq2Seq-modellen för etikettordern. I detta dokument föreslår vi en ny sekvensbaserad ram som utnyttjar djupt förstärkande lärande, vilket inte bara fångar upp sambanden mellan etiketter, utan också minskar beroendet av etikettordningen. Omfattande experimentella resultat visar att vår föreslagna metod överträffar de konkurrenskraftiga baslinjerna med stor marginal.
Nyligen föreslog REF också en sekvens-till-set modell tränad med förstärkningslärande, som fångar korrelationen mellan etiketter och minskar beroendet av etikettordning för den flermärkta textklassificeringen.
A Deep Reinforced Sequence-to-Set Model for Multi-Label Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}