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。