ABSTRACT Multilabel kategorisering, vilket är svårare men praktiskt än den konventionella binära och multiklass kategorisering, har fått en hel del uppmärksamhet under de senaste åren. I detta dokument föreslås en ny probabilistisk generativ modell, modell för märkning av korrelationsblandning (LCMM), för att avbilda flera märkta dokument, som kan användas för multimärkning av talade dokument kategorisering samt multimärkning text kategorisering. I LCMM har etiketter och ämnen den en-till-en korrespondens. LCMM består av två viktiga komponenter: 1) en etikett korrelationsmodell och 2) en flermärkt konditionerad dokumentmodell. I märkningens korrelationsmodell formuleras skapandeprocessen för etiketter där man tar hänsyn till beroendet mellan etiketterna. Vi föreslår också en effektiv algoritm för att beräkna sannolikheten för att generera en godtycklig del av etiketter. Den flermärkta konditionerade dokumentmodellen kan betraktas som en övervakad modell för etikettblandning, där etiketter för ett dokument är kända. Varje etikett kännetecknas av distributioner över ord. För parameterinlärning av den flermärkta konditionerade dokumentmodellen föreslås, utöver uppskattning av maxlikelihood, ett diskriminerande tillvägagångssätt baserat på den lägsta klassificeringsfelfrekvensen. För att utvärdera LCMM, utförs omfattande multimärkning kategorisering experiment på en talade dokument data uppsättning och tre standard textdata uppsättningar. De experimentella resultaten i jämförelse med andra konkurrenskraftiga metoder visar LCMM:s effektivitet. INDEXTERMER
En övervakad generativ metod för multimärkning talade dokument kategorisering som också kan tillämpas för textdokument kategorisering, nämligen Label Correlation Mixing Model (LCMM), presenterades i REF.
Label Correlation Mixture Model: A Supervised Generative Approach to Multilabel Spoken Document Categorization
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}