HiLight：一种具有层次感知的轻量级全局模型和层次局部对比学习
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内容提要
本文介绍了多种层次文本分类方法，如HTCInfoMax、HGCLR、HBGL、HiTIN、HJCL和HiGen，旨在解决标签不平衡和噪声引入等问题。这些方法在多个数据集上表现出显著的性能提升。
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Q&A
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。
HGCLR方法的主要优势是什么？
HGCLR方法通过层次指导学习生成具备层次感知的文本表示，在多个基准数据集上取得了显著改善。
HiGen框架如何处理多标签文本分类中的类别不平衡问题？
HiGen框架通过动态文本表示和层级引导的损失函数，结合任务特定的预训练策略来减轻类别不平衡问题。
HJCL方法是如何解决半监督学习中的噪声问题的？
HJCL方法通过构造批次数据以实现对比学习目标的完全利用，从而解决样本生成引入的噪声问题。
HiTIN模型在文本表示方面有什么创新？
HiTIN模型利用标签层次的句法信息增强文本表示，实现了良好的表现和更少的内存消耗。
HierICRF方法在少样本情况下的表现如何？
HierICRF方法在少样本情况下显著提高了层次文本分类的性能，同时保持了层次一致性。
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