Abstract Effektiv inlärning i multi-märkning klassificering (MLC) kräver en lämplig nivå av abstraktion för att representera förhållandet mellan varje instans och flera kategorier. Nuvarande MLC-metoder har fokuserat på inlärning-till-karta från fall till kategorier i en relativt låg nivå funktionsutrymme, såsom enskilda ord. De finkorniga dragen i ett sådant utrymme kanske inte är tillräckligt uttrycksfulla för att lära sig att rangordna kategorier, vilket är väsentligt vid klassificering med flera märken. Detta dokument presenterar en alternativ lösning genom att omvandla den konventionella representationen av instanser och kategorier till meta-nivå funktioner, och genom att utnyttja framgångsrika lärande-till-rank hämtning algoritmer över denna funktion utrymme. Kontrollerade experiment på sex referensdatauppsättningar med åtta utvärderingsmått visar starka belägg för den föreslagna metodens effektivitet, vilket avsevärt överträffade andra toppmoderna metoder som Rank-SVM, ML-kNN (Multi label kNN), IBLR-ML (Instance-baserad logistisk regression för flermärkt klassificering) på de flesta datauppsättningar. Det finns också grundliga analyser för att skilja mellan de faktorer som ligger till grund för den förbättrade prestandan.
En alternativ klassificeringsmetod med flera märkningar föreslås av REF.
Multilabel classification with meta-level features in a learning-to-rank framework
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}