Många uppgifter inom det biomedicinska området kräver att en eller flera fördefinierade etiketter tilldelas inmatad text, där etiketterna är en del av en hierarkisk struktur (t.ex. taxonomi). Den konventionella metoden är att använda en one-vs.-rest (OVR) klassificering setup, där en binär klassificerare utbildas för varje etikett i taxonomi eller ontologi där alla fall som inte tillhör klassen betraktas som negativa exempel. De största nackdelarna med detta tillvägagångssätt är att beroenden mellan klasser inte utnyttjas i utbildnings- och klassificeringsprocessen och den extra beräkningskostnaden för utbildning av parallella klassificeringar. I detta dokument tillämpar vi en ny metod för hierarkisk flermärkt textklassificering som initierar en neural nätverksmodell sista dolda lager så att den utnyttjar etikett co-occurrence relationer såsom hypernymy. Detta tillvägagångssätt lämpar sig elegant för hierarkisk klassificering. Vi utvärderade detta tillvägagångssätt med hjälp av två hierarkiska flermärkta textklassificeringsuppgifter inom det biomedicinska området med både menings- och dokumentnivåklassificering. Vår utvärdering visar lovande resultat för detta tillvägagångssätt.
I REF ) tillämpas en ny metod för hierarkisk flermärkning textklassificering som initierar ett neuralt nätverk sista dolda lager så att det utnyttjar etikett co-occurrence relationer, såsom hypernymy.
Initializing neural networks for hierarchical multi-label text classification
{'venue': 'BioNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}