极端多标签文本分类-马西洋.pdf

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ThenameoftheDepartment

北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心

部门名称

极端多标签文本分类方法

硕士研究生马西洋

2024年09月08日

问题回溯

•总结反思

–内容不够充实，时间安排不够合理

–语速过快，创新点的讲解过于简单

•相关内容

–2023.12.24马西洋《平面多标签文本分类方法》

–2022.06.05吴杭颐《层次多标签文本分类方法》

–2022.03.06程瑶《基于深度学习的文本分类方法》

–2020.12.13张睿智《大规模多标签分类方法》

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内容提要

•预期收获

•题目内涵解析

•研究背景与意义

•研究历史与现状

•知识基础

•算法原理

–BoostXML

–XRR

•特点总结与工作展望

•参考文献

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背景简介

•预期收获

–掌握极端多标签文本分类的基本概念

–了解极端多标签文本分类的历史现状及应用场景

–理解极端多标签文本分类的技术原理

–明确极端多标签文本分类的发展趋势和未来前景

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内涵解析与研究目标

•题目内涵解析（极端多标签文本分类方法XML）

–多标签文本分类：指为每个文本标记与之最相关的标签集

–极端：标签的数量标签数量非常庞大，可以达到数百万甚

至更多，而每个文本通常只关联少数几个标签

•研究目标

–面向大量且稀疏的标签数据

–研究如何应对标签稀疏性和长尾分布,以及优化适用于极端

多标签场景的评价指标等关键问题

–结合神经网络架构和预训练模型、标签嵌入与标签压缩、

优化与有哪些信誉好的足球投注网站技术等理论

–通过解决标签长尾分布且数量巨大等关键问题，提高分类

精度，提升计算效率，增强模型的可扩展性

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研究背景与意义

•研究背景

–高维稀疏性：标签数量极其庞大，且单个样本通常只与其中极少数标签相关。这

种稀疏性使得模型的训练和预测变得更加复杂

–应用场景的广泛性：XML技术被广泛应用于各种实际场景，如个性化推荐、自动

标签生成等。这些应用需要在庞大的标签空间中快速、准确地进行多标签分类

–传统分类方法的局限性：传统的文本分类方法在面对极端多标签问题时，这些方

法由于计算复杂度高和标签维度过大，往往无法有效工作

•研究意义

–提升尾部标签精度：提高在标签稀疏和长尾分布的情况下的分类精度，这对于改

善分类系统的准确性和可靠性至关重要

–解决数据不均衡问题：推动新算法的发展（如迁移学习、增强学习等），提高模

型在数据稀缺情况下的表现

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研究历史与现状极端多标签文本分类

Babbar等人提出分布式稀You等人结合了双向长短时记Sain