Stora multi-etikett dataset innehåller etiketter som förekommer tusentals gånger (vanlig grupp), de som förekommer bara några gånger (få-shot grupp) och etiketter som aldrig visas i träningsdatasetet (noll-shot grupp). Flera-märkta få- och noll-shot etikett förutsägelse är mestadels outforskad på datauppsättningar med stora etikett utrymmen, särskilt för textklassificering. I detta dokument gör vi en finkornig utvärdering för att förstå hur toppmoderna metoder fungerar på sällan förekommande etiketter. Dessutom utvecklar vi få och noll-shot metoder för multimärkning textklassificering när det finns en känd struktur över etiketten utrymme, och utvärdera dem på två offentligt tillgängliga medicinska textdata: MIMIC II och MIMIC III. För få etiketter uppnår vi förbättringar på 6,2 % respektive 4,8 % i R@10 för MIMIC II respektive MIMIC III, jämfört med tidigare insatser; motsvarande R@10-förbättringar för noll-shot-etiketter är 17,3 % respektive 19 %.
REF utvecklar en textklassificeringsmodell för flera märkningstexter där det finns en känd struktur för märkningsutrymmet.
Few-Shot and Zero-Shot Multi-Label Learning for Structured Label Spaces
{'venue': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}