Hierarchical Multi-Label Classification är en komplex klassificeringsuppgift där de klasser som är involverade i problemet är hierarkiskt strukturerade och varje exempel kan samtidigt tillhöra mer än en klass i varje hierarkisk nivå. I denna uppsats utökar vi våra tidigare arbeten, där vi undersökte en ny lokalt baserad klassificeringsmetod som stegvis tränar en flerskikts perceptron för varje nivå i klassificeringshierarkin. Förutsägelser gjorda av ett neuralt nätverk i en given nivå används som ingångar till det neurala nätverket som ansvarar för förutsägelsen i nästa nivå. Vi jämför den föreslagna metoden med en toppmodern beslutsträdsinduktionsmetod och två beslutsträdsinduktionsmetoder, med hjälp av flera hierarkiska flermärkta klassificeringsdata. Vi utför en grundlig experimentell analys som visar att vår metod ger konkurrenskraftiga resultat till en robust global metod för både precision och recall-utvärdering.
I REF föreslås en metod för hierarkisk flermärkt textklassificering som stegvis tågar en flerskikts perceptron för varje nivå i klassificeringshierarkin.
Hierarchical multi-label classification using local neural networks
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}