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电子商务系统中类别预测的深层次分类(CS IR)

在电子商务系统中,类别预测是自动预测给定文本的类别。 类别预测问题不同于传统的类别之间没有关系的分类问题,它被认为是一个标准的层次分类问题,因为类别通常被组织成一个层次树。 在本文中,我们讨论了层次类别预测。 提出了一种深层次分类框架,该框架结合了神经网络中的多尺度层次信息,并引入了一种基于类别树的表示共享策略。 我们还定义了一个新的组合损失函数来惩罚层次预测损失。 评估结果表明,该方法在精度上优于现有方法。

原文题目:Deep Hierarchical Classification for Category Prediction in E-commerce System

原文:In e-commerce system, category prediction is to automatically predict categories of given texts. Different from traditional classification where there are no relations between classes, category prediction is reckoned as a standard hierarchical classification problem since categories are usually organized as a hierarchical tree. In this paper, we address hierarchical category prediction. We propose a Deep Hierarchical Classification framework, which incorporates the multi-scale hierarchical information in neural networks and introduces a representation sharing strategy according to the category tree. We also define a novel combined loss function to punish hierarchical prediction losses. The evaluation shows that the proposed approach outperforms existing approaches in accuracy.

原文作者: Dehong Gao

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.06692

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