Målet med extrem flermärkningsutbildning är att utbilda en klassifierare som automatiskt kan märka en ny datapunkt med den mest relevanta undergruppen av etiketter från en extremt stor etikettuppsättning. Inbäddning baserade metoder gör utbildning och förutsägelse kan styras genom antagandet att träningsetiketten matris är låg-rank och därmed det effektiva antalet etiketter kan minskas genom att projicera högdimensionella etikett vektorer på en lågdimensionell linjär subrymd. Ändå har ledande inbäddade metoder varit oförmögna att leverera höga förutsägelser noggrannhet eller skala till stora problem eftersom antagandet om låga rang kränks i de flesta verkliga tillämpningar i världen. Detta dokument utvecklar X1-klassificeraren för att ta itu med båda begränsningarna. Det viktigaste tekniska bidraget i X1 är en formulering för att lära sig en liten ensemble av lokala avstånd bevara inbäddningar som exakt kan förutsäga sällan förekommande (tail) etiketter. Detta gör det möjligt för X1 att bryta sig loss från det traditionella lågrankade antagandet och öka klassificeringsnoggrannheten genom att lära sig inbäddningar som bevarar parvisa avstånd mellan endast närmaste etikettvektorer. Vi utförde omfattande experiment på flera real-world såväl som benchmarking dataset och jämförde vår metod mot toppmoderna metoder för extrem multi-label klassificering. Experiment visar att X1 kan göra betydligt mer exakta förutsägelser än de state-of-the-art metoder inklusive både inbäddningar (med så mycket som 35%) samt träd (med så mycket som 6%). X1 kan också skala effektivt till dataset med en miljon etiketter som är bortom blekheten av ledande inbäddningsmetoder.
X1-algoritm REF bygger på påståendet att det kritiska antagande som görs av de flesta dimensionalitetsreduktionsbaserade metoder att träningsetikettmatrisen är lågvärdig krånglas i nästan alla verkliga tillämpningar.
Ju l 2 01 5 Locally Non-linear Embeddings for Extreme Multi-label Learning