Core Concepts
Die effektive Nutzung lokaler Hierarchie durch ein adversarisches Framework verbessert die Leistung von HTC-Modellen.
Abstract
Das Paper stellt ein HiAdv-Framework vor, das lokale Hierarchie in HTC-Modelle integriert. Es zeigt, dass HiAdv effektiv mit komplexen Hierarchien umgehen kann und schwache Modelle verbessert. Experimente zeigen, dass die Leistung von HiAdv von der lokalen Hierarchie profitiert und insbesondere seltenen Klassen zugute kommt.
Abstract
- HTC ist eine Herausforderung aufgrund der komplexen Hierarchie.
- HiAdv verbessert die Leistung von HTC-Modellen.
- Experimente zeigen die Wirksamkeit von HiAdv.
Einführung
- HTC zielt darauf ab, Textproben in Labelsets zu kategorisieren.
- HiAdv fügt lokale Hierarchie in HTC-Modelle ein.
- Experimente zeigen die Wirksamkeit von HiAdv.
Methodik
- HiAdv behandelt HTC-Modelle als Generatoren.
- Ein zusätzlicher Encoder kodiert lokale Hierarchie.
- Ein Diskriminator unterscheidet zwischen Original- und Orakelrepräsentationen.
Experimente
- HiAdv verbessert die Leistung von HiBERT und HPT auf verschiedenen Datensätzen.
- HiAdv profitiert von komplexen Hierarchien und seltenen Klassen.
- HiAdv ist effektiv bei der Bewältigung von Ungleichgewichten in der Hierarchie.
Stats
In diesem Werk werden keine spezifischen Zahlen oder Metriken verwendet.
Quotes
"Wir schlagen ein HiAdv-Framework vor, das lokale Hierarchie in HTC integriert."
"HiAdv ist wirksam bei der Bewältigung komplexer Hierarchien und der Förderung schwacher Modelle."