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
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过提出 MatchXML 框架，我们在 eXtreme Multi-label text Classification 领域取得了 state-of-the-art 的准确率和速度，其中关键技术包括 label embeddings、Hierarchical Label Tree 和 linear ranker。
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。
