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ICXML: 零样本极度多标签分类的上下文学习框架
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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
本文介绍了处理极端多标记分类问题的概率标记树（PLTs），并通过实现extremeText（XT）证明了PLTs在precision@k指标下是一个HSM的无遗憾多标签泛化。同时，证明了pick-one-label启发式算法在一般情况下不是一致的，XT在统计性能、模型大小和预测时间等方面与许多最先进的方法相当，适合部署在在线系统中。
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关键要点
- 本文探究了处理极端多标记分类问题的概率标记树（PLTs）。
- 通过实现 extremeText（XT），证明 PLTs 在 precision@k 指标下是一个 HSM 的无遗憾多标签泛化。
- 证明了 pick-one-label 启发式算法在一般情况下不是一致的。
- XT 的实现方法比使用 pick-one-label 的 HSM 和专门为 XMLC 问题设计的神经网络 XML-CNN 得到的结果更好。
- XT 在统计性能、模型大小和预测时间等方面与许多最先进的方法相当，适合部署在在线系统中。
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