Abstract Label ranking studerar problemet med att lära sig en kartläggning från instanser till ranking över en fördefinierad uppsättning etiketter. Hittills har befintliga metoder för märkningsrankning implicit fungerat på en underliggande (utility) skala som inte kalibreras i den meningen att den saknar en naturlig nollpunkt. Vi föreslår en lämplig utvidgning av märkningsrankningen som införlivar det kalibrerade scenariot och väsentligt utökar den uttryckskraft som dessa metoder har. I synnerhet föreslår vår förlängning en konceptuellt ny teknik för att utöka det gemensamma lärandet genom parvis jämförelse till flermärkningsscenariot, en inställning som tidigare inte är mottaglig för den parvisa nedbrytningstekniken. Huvudidén med tillvägagångssättet är att införa en artificiell kalibreringsetikett som i varje exempel skiljer det relevanta från de irrelevanta etiketterna. Vi visar att denna teknik kan ses som en kombination av pairwise preferens learning och den konventionella relevans klassificeringsteknik, där en separat klassificering är tränad för att förutsäga om en etikett är relevant eller inte. Empiriska resultat inom området textkategorisering, bildklassificering och genanalys understryker fördelarna med den kalibrerade modellen i jämförelse med de senaste multimärkta inlärningsmetoderna.
Det finns också ett tillvägagångssätt som kallas kalibrerad märkning ranking (CLR) REF.
Multilabel classification via calibrated label ranking
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}