Multi-märkning klassificering är en viktig men utmanande uppgift i naturligt språk bearbetning. Det är mer komplicerat än enmärkning eftersom etiketterna tenderar att vara korrelerade. Befintliga metoder tenderar att ignorera sambanden mellan etiketter. Dessutom kan olika delar av texten bidra på olika sätt till att förutsäga olika etiketter, vilket inte beaktas av befintliga modeller. I detta dokument föreslår vi att man betraktar klassificeringen av flera märken som ett problem för sekvensgenerering, och att man tillämpar en sekvensgenereringsmodell med en ny dekoderstruktur för att lösa det. Omfattande experimentella resultat visar att våra föreslagna metoder överträffar tidigare arbete med stor marginal. Ytterligare analys av experimentella resultat visar att de föreslagna metoderna inte bara fångar korrelationerna mellan etiketter, utan också väljer de mest informativa orden automatiskt när man förutsäger olika etiketter. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF använder sekvens-to-sekvens (Seq2Seq) modell för att överväga korrelationer mellan etiketter.
SGM: Sequence Generation Model for Multi-label Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}