我们在之前的一篇回答中曾详细讲解了机器学习中的多标签分类问题，也介绍了解决多标签分类问题的一些方法：简单说，多标签分类就是向每个样本分配一组目标标签，我们可以将这个问题看作预测某个数据点的互不排斥的多个属性，比如7-11，你既能将它归类为路边便利店，也能归类为路边小吃店。而在多标签分类问题中，多标签文本分类在实际中有着广泛应用，比如在购物网站上为商品分类标签，或者将电影分类到一个或多个流派等等。今
文本分类作为自然语言处理中一个基本任务，在20世纪50年代就已经对其算法进行了研究，现在单标签文本分类算法已经趋向成熟，但是对于多标签文本分类的研究还有很大的提升空间。介绍了多标签文本分类的基本概念以及基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果。介绍了多标签文本分类的方法。这些方法主要分为两大类：传统机器学习方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要包括问题转换方法和算法自适应方
·阅读摘要： 本文是一篇中文综述，主要介绍了层次多标签分类的一些算法。·
原创
2023-01-17 11:00:49
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意义 网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。难点(1)类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。 (2)类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难
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2023-11-16 17:39:43
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预备知识：1）svm：svm（support vector machine）即支持向量机，是一种机器学习算法，2000年左右开始火爆，被认为是（2005年论文上写的）目前分类算法中最好的二个之一（还有一个是boost方法，即使用多个
低分辨率的分类器线性组合成一个高分辨率的模式）；根据它的原理，个人认为它和人工神经网络的计算公式本质一样，虽然它们的类切分方式不一样。至少svm是完全的基于
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2023-07-31 21:55:07
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多标签文本分类研究进展概述1.多标签文本分类的研究还有很大的提升空间.2.多标签文本分类的基本流程，包括数据集获取、文本预处理、模型训练和预测结果；3.多标签文本分类的方法：传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。传统机器学习方法主要包括问题转换方法和算法自适应方法。基于深度学习的方法是利用各种神经网络模型来处理多标签文本分类问题，根据模型结构，将其分为基于 CNN 结构、基于 RNN 结构和基于
【注】现在全网对多标签文本分类的相关工作都是：基于深度学习或者基于机器学习，其中基于机器学习算法的分类方法主要包
原创
2023-04-09 11:13:28
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多标签文本分类的框架：ALBERT+Denses，即通过 多个二分类解决多标签分类问题。搭建这个框架的目的主要还是为了和其它几个不同的框架做一些对比，以及尝试一种新的方法来做多标签文本分类。 目的：主要是兴趣，实现自己的想法，以及与其他框架对比下实验效果。 这篇文章和之前写的一篇文章有一定的相似之处。 HelloNLP：多标签文本分类 [ALBERT]（附
原文：Label-Specific Document Representation for Multi-Label Text Classification（EMNLP 2019）多标签文本分类摘要：本文使用标签相关的注意力网络学习文档表示。该方法在构建文档表示时使用了标签的语义信息来决定标签和文档的语义联系。并且，根据文档内容信息，使用了自注意力机制识别标签特定的文档表示。为了整合以上两部分，使用了自
文本分类是NLP应用领域中最常见也最重要的任务类型，也是机器学习领域的经典应用场景之一。本文通过笔者工作中的一个真实案例，讨论通过机器学习实现文本多标签分类的过程以及一些优化经验。对于文中涉及到的一些机器学习术语，如不理解其含义，可自行百度，或参考机器学习基础。案例介绍案例：试题知识点预测描述：中小学课程试题对应一个或多个知识点，现在想要通过机器学习训练出一个模型，可以通过试题文本，预测出试题知识
在多标签分类的问题中，模型的训练集由实例组成，每个实例可以被分配多个类别，表示为一组目标标签，最终任务是准确预测测试数据的标签集。例如：文本可以同时涉及宗教、政治、金融或教育，也可以不属于其中任何一个。电影按其抽象内容可分为动作片、喜剧片和浪漫片。电影有可能属于多种类型，比如周星驰的《大话西游》，同时属于浪漫片与喜剧片。多标签和多分类有什么区别？在多分类中，每个样本被分配到一个且只有一个标签：水果
为了建立标签的语义信息和文档的内容信息之间的并加以利用，文章提出了一种
原创
2023-01-16 21:04:50
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为了解决这个这问题，文章说CV领域使用平衡函数，通过调整类别权重，解决标签分
原创
2023-04-09 11:00:27
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作者 | 胡文星前言使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer。github：Chinese-Text-Classification-Pytorch，开箱即用。中文数据集：我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。以字为单位
文本分类中常用的深度学习模型，因为知乎的本次竞赛是多标签的文本分类任务，这也是我第一次接触多标签分类，所以想单独写一篇博客来记录这方面的相关知识。 在这里首先列出几篇参考的文章：基于神经网络的多标签分类可以追溯到周志华在2006年发表的文章： Multi-Label Neural Networks with Applications to Functional Genomics and
# 多标签文本分类Python程序的实现
在机器学习和自然语言处理领域，多标签文本分类是一项重要的任务。本文将指导你如何用Python实现一个多标签文本分类程序。首先，我们将概述整个流程，然后详细说明每一步的具体实现。
## 整体流程
以下是实现多标签文本分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
论文给的小标题“多标签注意力层”比较让人困惑，似乎这里用了标签的信息？深度学
原创
2023-01-16 21:05:32
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·阅读摘要： 本文在BERT模型上，提出了利用多任务架构来解决层级多标签文本分类问题。·参考文献： [1] M
原创
2023-01-16 17:51:00
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·阅读摘要： 在本文中，作者基于CNN、Attention、GAT提出CS-GAT模型，在一些通用数据集上，表现良好。·
原创
2023-01-16 23:37:03
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一、语义化标签的作用：1、搜索引擎只能通过标签来判断内容的语义，语义清晰有利于搜索引擎优化。2、渣网速下，样式未加载，也有可读性。二、标签的语义HTML标签的设计都是有语言考虑的。以下是从书中截图出来的标签语言对照表。（红色框为常用的标签）其中，div和span其实是没有语义的，他们分别只是用作块级元素和行内元素的区域分隔符。存在的用途：对代码进行模块化，使得语义更清晰（对于开发者）三、如何在开发
