利用标签层次结构以辅助度量采用多答案问答任务进行极端多标签文本分类
计算与语言
2023-03-03 v1
摘要
极端多标签文本分类利用标签层次结构将极端标签划分为多个标签组，把任务转化为简单的多组多标签分类任务。当前研究将标签编码为定长向量，需为不同标签组建立多个分类器。问题是如何在不牺牲层次结构中标签关系的前提下仅构建一个分类器。本文采用多答案问答任务进行极端多标签分类，并提出了一种辅助分类评价指标。本研究将所提方法与评价指标应用于法律领域，讨论了法律 BERT 的利用及任务分布的研究。实验结果表明，所提层次结构与多答案问答任务可对 EURLEX 数据集进行极端多标签分类；而在微调/精细调整多标签分类任务中，领域自适应的 BERT 模型在本实验中未显现明显优势。该方法在理论上亦适用于零样本学习。
引用
@article{arxiv.2303.01064,
title = {Adopting the Multi-answer Questioning Task with an Auxiliary Metric for Extreme Multi-label Text Classification Utilizing the Label Hierarchy},
author = {Li Wang and Ying Wah Teh and Mohammed Ali Al-Garadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01064},
year = {2023}
}