Flermärkt textkategorisering är en typ av textkategorisering, där varje dokument tilldelas en eller flera kategorier. Nyligen har en serie metoder utvecklats, som utbildar en klassificerare för varje etikett, organiserar klassificeringarna i en delvis ordnad struktur och tar förutsägelser producerade av de tidigare klassificeringarna som de senare klassificeringsfunktionerna. Dessa förutsägelser-asfeatures stil metoder modell hög order etikett beroenden och få hög prestanda. Förutsägelserna har dock en nackdel. När man utbildar en klassificerare för en etikett kan prediktions-as-features-metoderna modellera beroenden mellan tidigare etiketter och den nuvarande etiketten, men de kan inte modellera beroenden mellan den nuvarande etiketten och de senare etiketterna. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny gemensam inlärningsalgoritm som gör det möjligt att sprida återkopplingar från klassificeringarna för senare etiketter till klassificeringen för den nuvarande etiketten. Vi utför experiment med hjälp av verkliga textuppsättningar, och dessa experiment illustrerar de förutsägelser-as-features modeller som tränas av vår algoritm överträffar de ursprungliga modellerna.
REF använde gemensamma inlärningsprognoser som egenskaper.
Multi-label Text Categorization with Joint Learning Predictions-as-Features Method
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}