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KeNet: 知识增强的 Doc-Label 注意力网络用于多标签文本分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了多种大规模多标签文本分类方法，发现基于概率标签树的层次分类方法优于Label-Wise Attention Networks。结合Transformer的方法在两个数据集上表现出色，并提出了一种新的最先进的方法，将BERT与LWANs相结合。同时，引入了图形感知注释接近度度量，提出了利用标签层次结构改进少量和零-shot学习的新模型。
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关键要点
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本研究评估了多种大规模多标签文本分类方法。
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基于概率标签树的层次分类方法优于Label-Wise Attention Networks。
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结合Transformer的方法在两个数据集上表现出色。
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提出了一种新的最先进的方法，将BERT与LWANs相结合。
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引入了图形感知注释接近度度量。
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提出了利用标签层次结构改进少量和零-shot学习的新模型。
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