I en multi-etikett textklassificering uppgift, där flera etiketter kan tilldelas en text, etikett co-occurrence i sig är informativ. Vi föreslår en ny neural nätverk initialisering metod för att behandla några av neuronerna i det slutliga dolda lagret som dedikerade neuroner för varje mönster av etikett co-occurence. Dessa dedikerade neuroner initieras för att ansluta till motsvarande co-occurring etiketter med starkare vikter än andra. I experiment med ett naturligt språk frågeklassificering uppgift, vilket kräver multi-märkning klassificering, vår initieringsmetod förbättrade klassificeringsnoggrannhet utan några beräkningsmässiga overhead i utbildning och utvärdering.
REF utnyttjar märkningens samtidiga förekomst för att förbättra klassificeringen av flera märken.
Improved Neural Network-based Multi-label Classification with Better Initialization Leveraging Label Co-occurrence
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}