MatchXML: Efficient Text-label Matching Framework for Extreme Multi-label Text Classification

Temel Kavramlar

MatchXML proposes an efficient text-label matching framework for extreme multi-label text classification, achieving state-of-the-art accuracies and outperforming competing methods in training speed.

Özet

• Introduction to eXtreme Multi-label text Classification (XMC)
  • XMC aims to annotate input text with relevant labels from a large label set.
• Proposed Method: MatchXML
  • Utilizes label2vec to train semantic dense label embeddings.
  • Constructs Hierarchical Label Tree by clustering dense label embeddings.
  • Formulates multi-label text classification as a text-label matching problem.
• Experimental Results
  • Achieves state-of-the-art accuracies on five out of six datasets.
  • Outperforms competing methods in training speed.

İstatistikler

"Our experiments demonstrate that the dense label embeddings can capture the semantic label relationships and generate improved HLTs compared to the sparse label embeddings."
"MatchXML achieves the state-of-the-art accuracies on five out of six datasets."

Alıntılar

"We propose MatchXML, an efficient text-label matching framework for XMC."
"Experimental results demonstrate that MatchXML achieves the state-of-the-art accuracies on five out of six datasets."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

MatchXML

by Hui Ye,Rajsh... : arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.13139.pdf

Daha Derin Sorular

How does the use of label2vec improve the efficiency of processing large-scale label sets

label2vecを使用することで、大規模なラベルセットの処理効率が向上します。従来の方法では、TF-IDF特徴量を使用してラベル埋め込みを生成する必要がありましたが、これにはいくつかの制限があります。一方、label2vecではSkip-gramモデルを使用して密なラベル埋め込みを効果的に学習し、TF-IDF特徴量が不要であるためより効率的です。また、dense label embeddingsは小さなストレージサイズであり、ダウンストリームの機械学習アルゴリズムによって処理されやすくなります。

What are the potential limitations or challenges faced when formulating multi-label text classification as a text-label matching problem

複数ラベルテキスト分類をテキスト-ラベルマッチング問題として定式化する際に直面する潜在的な制限や課題はいくつかあります。まず第一に、多対多のマッピング関係性が存在し、それら全ての組み合わせを考慮しなければならず計算コストが高くなる可能性があります。さらに、正確なポジティブおよびネガティブペアの選択や重要度付けも重要です。また、バイパートグラフ内で文書とラベル間の整合性スコア付け手法も適切に設計される必要があります。

How can the concept of contrastive learning be further applied or explored in the context of extreme multi-label text classification

極端多クラステキスト分類（XMC）の文脈で対比学習（contrastive learning）コンセプトをどう展開・応用すべきか考えるとき、「敵対的」ペア（positive/negative pairs）から意味深い表現空間（representation space）を作成し、「近接」ペア同士は引き寄せ、「離れた」ペア同士は反発させることで識別力向上可能です。
この手法は敵対的生成ニューラルネット (GAN) からインスピレーション受けており，異常値検出，ドメイン適応，表現学習等幅広い領域でも有望視されています。
将来的展望では，XMCタスク全体や他領域でもcontrastive learning の利用拡大予想され, テキストデータだけでは無く画像データ等他種々データ形式でも採用期待されています.