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基于多标签图的缺失标签分类( Multilabel graph-based classification for missing labels )
Sumikawa, Yasunobu Miyazaki, Tatsurou
为数字数据分配几个标签变得越来越容易，因为这可以通过与互联网用户合作的方式实现。然而，这一过程仍然是一个挑战，特别是在为每个数据分配几个标签的情况下，因为一些合适的标签可能会丢失。缺失的标签导致分类不准确。在这项研究中，我们提出了一个新的基于图的多标签分类器，它具有获得高精度结果的稳定性；即使在训练数据中有缺失标签的情况下，也可以实现这一点。该算法的核心过程是通过对训练数据的标签值进行传播和平均来平滑训练数据的标签值，从而生成训练数据中缺失标签的值。在实验评价中，我们使用多标记的文档和图像数据集对分类器进行评价，然后测量了八个分类器的微平均F分数。尽管我们逐渐从两个数据集中删除正确的标签，但该算法倾向于保持F-分数，而其他分类器降低了分数。此外，我们使用Wikipedia评估了该算法，该算法包括一个包含缺失标签的真实数据集，以确定该算法预测正确标签的效果如何，以及作为初始决策，它对手动注释有多有用。我们已经证实LPAC不仅对自动标注有用，而且在最初的人工类别分配中有助于决策。
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scidown 《英国黑人女性的数字生活:弗朗西斯卡·索班德(Francesca Sobande)， Cham, Palgrave Macmillan, 2020, vii/149页，(平装本)，ISBN 978-3-030-46678-7;(电子书)ISBN 978-3-030-46679-4下载