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一种用于多标签文本分类的无偏最近邻框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们介绍了一种用于多标签文本分类的 DEbiased Nearest Neighbors (DENN) 框架，通过去偏对比学习策略和去偏置信度估计策略，提高标签共现的邻居一致性和预测的自适应组合。实验证明该方法有效，且没有引入额外参数。
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关键要点
- 介绍了一种用于多标签文本分类的 DEbiased Nearest Neighbors (DENN) 框架。
- DENN 框架旨在解决嵌入对齐和置信度估计两个关键偏差问题。
- 引入去偏对比学习策略和去偏置信度估计策略。
- 提高标签共现的邻居一致性和预测的自适应组合。
- 在四个公开基准数据集上的广泛实验证明了方法的有效性。
- 该方法没有引入任何额外参数。
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