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多标签文本分类中用平衡更新和集体损失替代数据注释
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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
该研究提出了一个新的数据集EURLEX，用于大规模多标签文本分类。该数据集包含57k个法律文档，注释有4.3k个EUROVOC标签。实验表明，具有标签注意力的BIGRU模型优于其他模型，领域特定的WORD2VEC和上下文敏感的ELMO嵌入进一步提高了性能。研究人员发现，只考虑文档中的特定区域就足够了，并使用fine-tune BERT在所有情况下获得了最佳结果。
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关键要点
- 该研究提出了一个新的数据集EURLEX，用于大规模多标签文本分类。
- EURLEX数据集包含57k个法律文档，注释有4.3k个EUROVOC标签。
- 实验表明，具有标签注意力的BIGRU模型优于其他模型。
- 领域特定的WORD2VEC和上下文敏感的ELMO嵌入进一步提高了性能。
- 研究人员发现，只考虑文档中的特定区域就足够了。
- 使用fine-tune BERT在所有情况下获得了最佳结果，规避了BERT的最大文本长度限制。
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