Latent semantisk indexering (LSI) är en välkänd oövervakad metod för att minska dimensionelliteten i informationshämtningen. Om den utgående informationen (dvs. Kategorimärkning) finns tillgänglig, det är ofta fördelaktigt att härleda indexeringen inte bara baserat på indata utan också på målvärdena i utbildningsdatauppsättningen. Detta är särskilt viktigt i tillämpningar med flera etiketter, där varje dokument kan tillhöra flera kategorier samtidigt. I detta dokument introducerar vi multi-etikett informerade latent semantisk indexering (MLSI) algoritm som bevarar informationen om ingångar och under tiden fångar sambanden mellan de flera utgångar. De återvunna "latent semantiken" inkorporerar således den människoannoterade kategoriinformationen och kan användas för att avsevärt förbättra förutsägelsens exakthet. Empirisk studie baserad på två datauppsättningar, Reuters-21578 och RCV1, visar mycket uppmuntrande resultat.
Multi-label informerad latent semantisk indexering (MLSI) REF är en DR-metod som syftar till att både bevara informationen om indata och fånga sambanden mellan etiketterna.
Multi-label informed latent semantic indexing
{'venue': "SIGIR '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}