MatchXML:一种高效的文本标签匹配框架用于极端多标签文本分类
该论文介绍了一种名为XR-Transformer的新递归方法,用于加速transformer模型在大标签空间上的微调过程。该方法在公共Amazon-3M数据集上取得了较快的训练速度,并将Precision@1从51%提高到54%,成为目前基于transformer的XMC模型中的最新最佳结果之一。
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
该论文介绍了一种名为XR-Transformer的新递归方法,用于加速transformer模型在大标签空间上的微调过程。该方法在公共Amazon-3M数据集上取得了较快的训练速度,并将Precision@1从51%提高到54%,成为目前基于transformer的XMC模型中的最新最佳结果之一。