【摘 要】
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极大多标签文本分类（Extreme multi-label text classification,XMTC）任务是从一个极大规模的标签集合中找到与给定文本相关的标签子集的任务。近年来,一些使用一个全连接层来预测所有标签或标签聚类的概率的深度学习模型,在XMTC任务中达到了最先进的效果。但是,它们不能对给定文本预测出相对完整且可变长度的标签子集,因为它们通过一个固定的阈值或者取概率最大的k个标签对
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极大多标签文本分类（Extreme multi-label text classification,XMTC）任务是从一个极大规模的标签集合中找到与给定文本相关的标签子集的任务。近年来,一些使用一个全连接层来预测所有标签或标签聚类的概率的深度学习模型,在XMTC任务中达到了最先进的效果。但是,它们不能对给定文本预测出相对完整且可变长度的标签子集,因为它们通过一个固定的阈值或者取概率最大的k个标签对给定文本选择正标签。而另一类XMTC任务的深度学习模型是基于序列到序列的,侧重在以序列的形式预测可变长度的正标签。可是,XMTC任务中的标签本质上不是一个序列,是没有顺序的标签集合。这种无意义的顺序反而会在训练中限制序列到序列的模型学习到最优的预测结果。针对上述问题,本文从序列到集合的角度对XMTC任务展开研究,主要工作包括:1)提出了一种自回归模式的、端到端训练的序列到集合模型。该模型通过二分匹配算法和学生指导（Student-forcing）模式训练完全消除了标签无意义的顺序的影响,同时避免了存在于序列到序列模型中的曝光误差,并且模型具有可扩展性,可以根据数据集的特性进行增强。2)针对通用的XMTC任务,在自回归模式的序列到集合模型的基础上,提出了基于最优传输增强的序列到集合模型OTSeq2Set。OTSeq2Set使用语义空间中的最优传输距离来利用XMTC数据集中标签的语义信息,并且使用轻量级卷积模块提升模型的长文本表示能力,使用瓶颈层网络压缩极大标签量级带来的模型参数量。实验结果表明,在四个XMTC公开数据集上OTSeq2Set显著地超过了比较模型。3)针对中医药处方预测这一特定的XMTC任务,在自回归模式的序列到集合模型基础上,根据中医药处方数据集的特性提出了基数预测增强的序列到集合模型。实验结果表明,提出的模型效果显著优于基线模型,存在实际的应用价值。
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