近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等。大规模多标签文本分类(XMTC)是一个自然语言处理(NLP)任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签，即从超大空间的类别中找到每个文档中最相关的标签子集，不同于多分类，每个实例只有一个相关的标签。在计算资源有限的情况下，大量的样本、标签和大量的“尾部标签”(只有极少数的正样本)为开发高效的分类器带来了巨大的计算挑战。
本次学术报告主要介绍了多标签分类的背景、应用及主要解决方法，并详细讲解了一个结合标签树与深度学习的算法。
网络安全-学术报告-大规模多标签分类方法-张睿智-2020.12.13原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/12/13/%e5%a4%a7%e8%a7%84%e6%a8%a1%e5%a4%9a%e6%a0%87%e7%ad%be%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/