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HILL：层次感知的信息无损对比学习用于层次文本分类
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了HJCL、HGCLR、HiTIN等多种层次文本分类方法，旨在解决半监督学习中的噪声问题和标签不平衡。这些方法在多个数据集上表现出显著的性能提升，尤其在处理复杂分类结构和提高分类效果方面。
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关键要点
- HJCL方法通过层次化多标签文本分类和对比学习解决半监督学习中的噪声问题。
- HGCLR方法将层级结构嵌入文本编码器，学习生成具备层次感知的文本表示，实验证明其有效性。
- HiTIN模型利用标签层次的句法信息增强文本表示，表现良好且内存消耗少。
- 深度强化学习方法探索标签层次结构，提高层次文本分类性能，宏平均F1得分平均提高33.4%。
- 基于对抗框架的本地层次结构优化复杂分类树形结构，提高稀有类别的分类效果。
- HTCInfoMax方法解决标签不平衡问题，建模标签与文本间的相互关系，实验验证其有效性。
- HINT模型利用树形图编码提升文本分类效果，实验结果优于现有最先进模型。
- HiGen框架通过动态文本表示和层级引导损失函数处理多标签文本分类中的层次问题，表现优越。
- HPT方法通过构建动态虚拟模板和引入零界多标签交叉熵损失，提高预训练语言模型在HTC领域的性能。
- HiCL框架考虑局部分段级和全局序列级关系，提高训练效率和效果，实验证明其提升了SNCSE模型的性能。
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延伸问答
HJCL方法是如何解决半监督学习中的噪声问题的？
HJCL方法通过层次化多标签文本分类和对比学习，构造批次数据以充分利用对比学习目标，从而解决噪声问题。
HGCLR方法的主要创新点是什么？
HGCLR方法将层级结构嵌入文本编码器，学习生成具备层次感知的文本表示，实验证明其有效性。
HiTIN模型如何增强文本表示？
HiTIN模型利用标签层次的句法信息来增强文本表示，表现良好且内存消耗少。
深度强化学习在层次文本分类中的作用是什么？
深度强化学习用于学习标签分配策略，探索标签的层次结构，从而提高层次文本分类的性能，宏平均F1得分平均提高33.4%。
HTCInfoMax方法解决了哪些层次文本分类中的问题？
HTCInfoMax方法解决了与样本不相关的标签信息和未考虑标签统计特性的问题，实验验证了其有效性。
HiGen框架是如何处理多标签文本分类中的层次问题的？
HiGen框架通过动态文本表示和层级引导损失函数，结合任务特定的预训练策略，处理数据和减轻类别不平衡问题。
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