常见采购词汇分类的零样本层次分类
本研究评估了多种大规模多标签文本分类方法,发现基于概率标签树的层次分类方法优于Label-Wise Attention Networks。结合Transformer的方法在两个数据集上表现出色,提出了将BERT与LWANs相结合的新方法。同时,引入了图形感知注释接近度度量,改进了少量和零-shot学习的新模型。
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本研究评估了多种大规模多标签文本分类方法,发现基于概率标签树的层次分类方法优于Label-Wise Attention Networks。结合Transformer的方法在两个数据集上表现出色,提出了将BERT与LWANs相结合的新方法。同时,引入了图形感知注释接近度度量,改进了少量和零-shot学习的新模型。