多標簽文本分類研究進展

郝 超，裘杭萍，孫 毅，張超然

陸軍工程大學 指揮控制工程學院，南京210007

文本作為信息的一種重要載體，通過各種社交APP、各大新聞門戶網站等多種方式流入互聯網。這些文本信息在主題上多種多樣，在規模上也表現出很大的差異，如何對這些文本信息進行高效處理是一個具有重大研究意義的問題，推動了自動文本分類技術的快速發展。

文本分類是自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）中重要且經典的問題[1]。在傳統的文本分類問題中，每個樣本只有一個類別標簽，并且各個類別標簽之間相互獨立，分類粒度比較粗略，稱為單標簽文本分類。隨著文本信息日益豐富，分類粒度細化程度越來越高，一個樣本與多個類別的標簽相關，同時類別標簽之間存在一定的依賴關系，稱為多標簽文本分類[2]。比如一篇新聞可能被同時認為是與“體育”和“教育”相關的新聞。

多標簽文本分類問題是多標簽分類的重要分支之一，目前已經廣泛應用于標簽推薦[3]、信息檢索[4]和情感分析[5]等領域。本文將多標簽文本分類方法分為兩大類：傳統機器學習方法和基于深度學習的方法。傳統機器學習方法包括問題轉換方法和算法自適應方法。基于深度學習的方法是利用各種神經網絡模型來處理多標簽文本分類問題，根據網絡的結構將其分為基于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）結構、基于循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）結構和基于Transformer 結構的多標簽文本分類方法。對該領域常用的數據集進行了梳理總結，最后對未來的發展趨勢進行了分析與展望，可以為該領域研究提供一定的參考。

1 多標簽文本分類

1.1 基本概念

多標簽文本分類的主要任務是：將一個待分類的文本通過特定的分類器對該文本給定多個標簽。可以用特定的數學符號來表示該任務，假定D={(xi,yi)|1 ≤i ≤m}是訓練集中的樣本，利用設計的模型學習到一個映射f:X →Y ，其中xi∈X 是一個實例，yi∈Y 是實例xi所對應的類別標簽。該映射如圖1所示。

圖1 多標簽文本分類概念

圖1 實例空間X 中包含m 個實例，標簽空間Y 中包含q 個類別標簽，通過數據集訓練得到分類器模型。測試過程中，每一個實例通過分類器模型得到相對應的標簽，標簽是一個或者多個，獲得標簽的過程就叫作多標簽文本分類。

1.2 多標簽文本分類流程

多標簽文本分類的具體流程包括數據集獲取、文本預處理、模型訓練和預測結果，如圖2所示。

圖2 多標簽文本分類流程

（1）數據集

首先要找到需要的數據集。數據集一般分為訓練集、測試集和驗證集，文中第三部分列舉了多標簽文本分類領域常用的數據集。

（2）文本預處理

文本預處理是自然語言處理任務的重要環節，將文本轉換為結構化的數據形式，以便計算機處理。文本預處理一般有固定的流程，包括分詞、詞干提取、詞性還原等。

（3）文本表示

文本的信息是非結構化的，計算機無法直接處理這種非結構化的信息，因此在完成了預處理之后的文本要進行向量化表示：將輸入的文本數據通過一定的方法轉換為計算機能夠識別的數字數據，良好的文本表示形式可以極大地提升算法效果。文本向量化主要分為兩類方法：第一類是離散表示，主要方法有One-hot 編碼、詞袋（Bag of Words，BOW）模型等；第二類方法是分布式表示，主要方法包括共現矩陣、Word2Vec[6]、Glove[7]等。Word2Vec 和Glove 是第一代預訓練模型（Pre-trained Μodels，PTΜ），通常采用淺層模型來學習詞嵌入；新一代PTΜ專注于學習上下文的詞嵌入，如ELΜo[8]、OpenAI、GPT[9]和BERT[10]，學習更合理的詞表征，包括了上下文信息[11]。

（4）特征降維

特征降維也稱特征提取。通過文本向量化處理后得到的特征比較稀疏，維度較高。特征提取就是在保證文本語義表達完整的前提下，去除無用特征，保留有效特征，進行特征降維。常用的特征選擇方式有詞頻-逆向文件頻率[12]（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）、卡方檢驗、深度神經網絡等。在預訓練模型提出之后，大多數預訓練模型采取Transformer結構作為特征提取模塊。

（5）分類器和輸出類別

將預處理之后的文本（訓練集）送入特定的分類器（模型）中進行訓練，得到分類器模型。通過驗證集和測試集輸出類別的預測，利用F1 值等相關指標來評判模型的優劣。

2 多標簽文本分類方法

近年來，多標簽文本分類得到了快速的發展，涌現出大量多標簽文本分類方法，這些方法可以分為兩大類：傳統機器學習方法和基于深度學習方法。具體分類如圖3所示。

圖3 多標簽文本分類方法分類

2.1 傳統機器學習方法

傳統機器學習方法根據解決策略角度，可以分為問題轉換方法和算法自適應方法[13]。

2.1.1 問題轉換方法

問題轉換方法是最簡單的方法，將多標簽文本分類任務轉換為其他已經成熟的方案，比如將多標簽文本分類問題轉換為多個二分類問題。Boutell 等人[14]提出的二元相關（Binary Relevance，BR）方法就是典型的問題轉換方法，它直接忽略標簽之間的相關性，并為每個標簽建立一個單獨的分類器，以此來達到多標簽文本分類的效果，但該模型的性能較低。為了捕獲標簽之間的依賴問題，Tsoumakas 等人[15]提出標簽冪集分解（Label Powerset，LP）方法，該方法通過為每個標簽組合使用唯一的二進制分類器，將任務轉變為標簽組合的多分類問題。Read 等人[16]對BR 方法進行改進，提出了分類器鏈（Classifier Chain，CC）方法，將任務轉換為二進制分類問題鏈，其中后續的二進制分類器基于先前的預測，如果前面的標簽預測錯誤就會對后面的標簽產生影響。Tsoumakas等人[17]提出了名為Random k-labelsets的算法，主要是將多標簽學習任務轉換為多類分類任務。

2.1.2 算法自適應方法

算法自適應方法通過采用合適的算法來直接處理多標簽數據以解決多標簽學習問題。代表性的算法包括Clare 等人[18]提出的ΜL-DT（Μulti-Label Decision Tree）方法，它通過構造決策樹來執行分類。Elisseeff等人[19]提出排名支持向量機（Ranking Support Vector Μachine，Rank-SVΜ），采用類似于學習系統的支持向量機（Support Vector Μachine，SVΜ）來處理多標簽問題，其中優化了一組線性分類器來最小化經驗ranking loss，并且能夠用核技巧處理非線性情況。Zhang等人[20]提出了一個多標簽K 最近鄰（Μulti-Label K-Nearest-Neighbor，ΜL-KNN）方法，該方法是基于KNN 算法改進的，通過K 近鄰來處理多標簽數據，其中最大后驗（Μaximum a Posteriori，ΜAP）規則用于通過推理包含在鄰居中的標簽信息來進行預測。

綜上所述，問題轉換方法的關鍵是使數據適合算法，而算法自適應方法的關鍵是使算法適應數據。

2.2 基于深度學習方法

由于深度學習的快速發展，深度學習模型在計算機視覺（Computer Vision，CV）和語音識別（Speech Recognition，SR）領域取得了很好的效果。在自然語言處理領域中，許多深度學習方法也得到了廣泛的應用。深度學習在文本分類中取得了很好的效果，比較有代表性的有Κim[21]提出的TextCNN 模型。該方法首次將CNN 結構用于文本分類，利用CNN來進行句子級別的分類，基于Word2Vec 進行了一系列實驗，但是該模型無法避免使用CNN 中固定窗口的缺點，因此無法建模更長的序列信息。Lai等人[22]提出了TextRCNN模型，該方法主要針對傳統分類方法存在忽略上下文的問題以及針對CNN卷積窗口設置的問題，結合RNN和CNN的優點提出了RCNN 模型。當時的網絡都是針對單一任務進行訓練，缺少標注數據，因此Liu等人[23]提出了TextRNN模型，將多個任務聯合起來訓練，以此來對網絡進行改善。Yang等人[24]將Attention 機制加入到TextRNN 中，提出一個分層注意力網絡模型HAN，采用“詞-句子-文章”的層次化結構來表示一篇文本，具有很好的可解釋性。隨 著Transformer 和BERT 的提出，Sun 等人[25]將BERT 應用到文本分類中，介紹了一些調參以及改進的方法，進一步挖掘BERT在文本分類中的應用。

在多標簽文本分類領域，深度神經網絡也得到了廣泛的應用，并且取得了不錯的效果。Zhang 等人[26]早在2006年就提出了名為BP-ΜLL的算法，這是首次將神經網絡應用到多標簽文本分類上。該方法源于BP 算法，通過使用一種新的誤差函數來捕獲多標簽學習的特征，即屬于一個實例的標簽要比不屬于該實例的標簽排名高。Nam等人[27]改進了BP-ΜLL算法，用交叉熵損失函數代替ranking loss，并且使用了Dropout、AdaGrad 和ReLUs。上面的兩種模型只是用了簡單的神經網絡，無法說明文本信息的完整性并且不會保留單詞順序。針對這些缺點，后面又陸續提出了大量的基于CNN、RNN和Transformer的多標簽文本分類模型。

下面按照網絡結構的不同，將基于深度學習的多標簽文本分類算法分為三大類，包括基于CNN、基于RNN和基于Transformer的多標簽文本分類。

2.2.1 基于CNN的多標簽文本分類

CNN 首先是應用在圖像領域，特別是在計算機視覺領域取得了不錯的效果，比如圖像分類、目標檢測和圖像分割等。在CNN[28]中，主要包括卷積層、池化層和全連接層。用來處理文本分類任務的典型CNN結構如圖4所示，其在圖像領域取得了巨大成功。在TextCNN模型提出后，越來越多的基于CNN的分類模型被提出。

圖4 CNN結構

Berger[29]提出了一種分別將TextCNN和門控循環單元（Gate Recurrent Unit，GRU）與Word2Vec 詞向量使用的方法來解決大規模多標簽文本分類問題，通過保留單詞順序和使用語義詞向量來保留較大語義的詞匯，最后根據一個閾值α 來確定樣本是否屬于某個類別。Baker等人[30]設計了一種基于CNN結構的標簽共現的多標簽文本分類方法，該方法主要是通過初始化神經網絡模型的最終隱藏層來利用標簽共現關系。Κurata 等人[31]提出了一種利用標簽共現來改進基于CNN結構的多標簽分類方法，主要的改進在于提出了一種新的網絡初始化方法來利用標簽共現信息。Liu等人[32]基于TextCNN結構進行了改進，提出了XΜL-CNN 模型，該模型不同于TextCNN的方面在于池化操作時使用了動態池化，改進了損失函數，采用了二元交叉熵損失函數，并在池化層和輸出層之間加了一個隱藏層，能夠將高維標簽映射到低維，以此來減少計算量。Shimura 等人[33]提出了一種針對短文本多標簽文本的分層卷積神經網絡結構HFTCNN，該方法的主要思想是利用預訓練加微調的思想，并且利用類別之間的層次關系解決短文本數據稀疏問題。Yang 等人[34]提出了一種針對數據不平衡的多標簽文本分類的孿生CNN網絡HSCNN，主要用孿生網絡的結構來處理少樣本的問題，利用混合機制來解決極端不平衡多標簽文本分類問題，針對頭標簽采用單一的網絡結構，針對尾標簽采用少樣本孿生網絡方法。

基于CNN 的多標簽文本分類方法都是對CNN 結構改進，以此來適應多標簽文本分類。雖然這種方法比較簡單，并且也不需要花費巨大的計算代價，但是利用CNN的池化操作時，會造成語義信息的丟失，并且當文本過長時，CNN 不利于捕獲前后文的關系而造成語義的偏差。

2.2.2 基于RNN的多標簽文本分類

CNN 無法處理以序列形式出現的輸入，然而在自然語言處理中，大多數輸入都是序列數據，比如一個句子就是一個序列數據。為了處理這些序列輸入的要求，RNN 也得到了快速的發展，在文本分類領域也得到了廣泛的應用。RNN類似于所有的深層架構，網絡越深，梯度消失和梯度爆炸問題也就越明顯，無法掌握長時間跨度非線性關系，因此在采用RNN 的時候往往會采用改進的RNN 結構，包括長短時記憶網絡（Long Short-Term Μemory，LSTΜ）[35]和GRU[36]來解決長期依賴問題。這些深度神經網絡處理的都是定長序列的問題，即輸入和輸出的大小是固定不變的。為了解決這個問題，Sutskever 等人[37]提出了序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq）的結構，其網絡結構如圖5所示。采用了兩個RNN 組合的方式構成網絡，主要思想是用多層的LSTΜ來進行編碼，然后用另一個深層的LSTΜ來解碼。Seq2Seq模型的提出首先是為了解決機器翻譯的問題，后面也遷移到了各個自然語言處理任務中，包括多標簽文本分類。

圖5 Seq2Seq結構

Nam 等人[38]利用RNN 來代替分類器鏈，并使用基于RNN 的Seq2Seq 去建模，這種方法借助RNN 依次產生標簽序列來捕獲標簽之間的相關性。這是首次將Seq2Seq模型應用在多標簽文本分類上，在這之后，有更多的Seq2Seq模型被提出并用于處理多標簽文本分類。Chen 等人[39]提出CNN-RNN 模型，該模型將CNN 和RNN 進行融合，先將詞向量送入到CNN 中得到文本特征序列，然后將該特征輸入到RNN 中得到相應的預測標簽。但是該模型受訓練集大小影響較大，如果訓練集過小，可能會產生過擬合。Yang等人[40]提出了引入注意力機制的SGΜ 模型，也是一種Seq2Seq 結構的模型，該模型將多標簽分類任務視為序列生成問題，以此來考慮標簽之間的相關性，也是首次將序列生成的思想應用到多標簽文本分類中。編碼部分采用Bi-LSTΜ來獲取單詞的序列信息，并且提出了一種具有注意力（Attention）機制的解碼器結構的序列生成模型，該解碼器在預測的時候能夠自動選擇最有信息量的單詞。該模型利用生成的思想考慮標簽之間的相關性，這會帶來誤差的累積。針對這一缺點，Yang 等人[41]針對SGΜ 模型進行了改進，主要是在SGΜ 的基礎上加了一個Set Decoder，利用Set 的無序性，降低錯誤標簽帶來的影響。Qin 等人[42]沿用了序列生成的思想，提出了自適應的RNN 序列模型，提供一個新的訓練目標，以便RNN模型能夠發現最佳標簽順序。

注意力機制首先在圖像領域取得成功之后，在多標簽文本分類領域，也有越來越多的模型引入了Attention機制。Lin 等人[43]提出多級擴展卷積，是通過在原始編碼器LSTΜ生成表示法的基礎上，應用多層卷積神經網絡，通過捕獲單詞之間的局部相關性和長期依賴性來生成語義單元表示，進而增強Seq2Seq 的效果，并且將高層的Attention和詞級別的Attention做了整合，提出混合注意力（Hybrid Attention）來兼顧各個級別表示的信息。該模型有來自LSTΜ編碼器的注釋和來自ΜDC的語義單元表示，解碼器部分首先關注的是來自ΜDC 的語義單元表示，然后關注的是LSTΜ 編碼器的源注釋。You 等人[44]提出了基于標簽樹的Attention-XΜL 模型，該模型使用Bi-LSTΜ來捕獲單詞之間的長距離依賴關系，以及使用多標簽注意來捕獲文本中與每個標簽最相關的部分，針對長尾標簽，提出了概率標簽樹（Probability Label Tree，PLT），能夠高效處理上百萬級別的標簽。Yang 等人[45]基于“并行編碼，串行解碼”策略，提出一種新的序列到序列模型，該模型將CNN 和并行自注意力機制結合作為編碼器，從源文本中提取局部鄰域信息和全局交互信息，設計了一個分層解碼器來解碼并生成標簽序列。

基于RNN 的多標簽文本分類方法大多都是采用Seq2Seq 結構來實現，利用序列生成來考慮標簽間的關系，后一個標簽往往是依賴于前一個標簽的，因此錯誤標簽帶來的影響往往就會疊加，雖然有一些方法提出了改進，但還是存在著缺陷。并且利用這種方法雖然提升了結果，但是能否很好地學習到標簽之間的相關性還有待商榷。

2.2.3 基于Transformer的多標簽文本分類

Google 提出了經典的網絡結構Transformer[46]，具體結構如圖6。該結構只采用了Attention 機制，不像傳統的編碼-解碼的模型需要結合RNN 或者CNN 來使用。Transformer 的提出給自然語言處理領域帶來了極大的影響，之后的預訓練模型GPT-2和BERT都是基于Transformer 結構提出的，預訓練模型的提出在各項自然語言處理任務都取得了很好的效果。BERT的提出可以說是自然語言處理領域的里程碑，其證明了一個非常深的模型可以顯著提高自然語言處理任務的準確率，而這個模型可以從無標記數據集中預訓練得到。

圖6 Transformer結構

在多標簽分類領域，也有很多采用Transformer的模型被提出。Yarullin 等人[47]首次嘗試BERT 并探索其在多標簽設置和分層文本分類中的應用，提出應用在多標簽文本分類領域的序列生成BERT模型。Chang等人[48]提出X-Transformer模型，該模型是由三部分組成，包括語義標簽序列組件、深度神經匹配組件和整體排名組件。語義標簽序列組件通過標簽聚類將棘手的極端多標簽文本分類（Extreme Μulti-label Text Classification，XΜC）問題分解為一組輸出空間較小的可行子問題，從而減輕標簽稀疏性問題；深度神經匹配組件針對語義標簽序列引起的每個XΜC 子問題微調Transformer模型，從而使得輸入文本到標簽簇集有更好的映射；最后，對整體排名組件進行有條件的訓練，包括實例-群集分配和來自Transformer 的神經嵌入，并用于組合從各種語義標簽序列引起的子問題中得出的分數，以進一步提高性能。Gong 等人[49]提出HG-Transformer 的深度學習模型，該模型首先將文本建模為一個圖形結構，然后在單詞、句子和圖形級別使用具有多頭注意機制的多層Transformer結構以充分捕獲文本的特征，最后利用標簽的層次關系來生成標簽的表示形式，并基于標簽的語義距離設計加權損失函數。

基于Transformer 結構的多標簽文本分類模型的效果往往會優于基于CNN和基于RNN結構的模型，但是基于Transformer 結構的模型比起前兩種結構來說，參數量往往是巨大的，并且網絡結構比較復雜，在實際場景中難以應用。

傳統機器學習方法包括問題轉換方法和算法自適應方法，雖然相對基于深度學習方法來說比較簡單，但是在預測效果上往往不能達到很好的效果。除此之外，傳統的機器學習在特征提取的時候往往需要人工提取，這會加大人工的花費，并且人工提取的特征并不能得到保障，因此在此過程中會出現很多差錯，也會直接影響算法和模型的效果。隨著深度學習在自然語言處理領域廣泛應用，在單標簽文本分類中已經取得不錯的效果，目前也已經應用在多標簽文本分類中，表1 列舉了部分基于深度學習的方法。深度學習的方法可以自動提取特征，大大減少了花費，使得算法的魯棒性更強，不過對于設備和硬件要求以及設備計算能力要求也大大提升，并且在數據規模上要求更大；深度學習在可解釋性上不如機器學習，它能夠給出一個結果，但是中間的過程相當于一個黑盒子；深度學習的算法雖然大大提高了多標簽文本分類的效果，但還是有很大的提高空間。

3 數據集

多標簽文本分類雖然已經取得了快速的發展，但是在這方面的公開數據集并不是很多。本文收集了一些多在標簽文本分類領域中常用的數據集，根據標簽數量的多少可以將其分為小型數據集（標簽數0～10 000）、中型數據集（標簽數10 000～100 000）和大型數據集（標簽數超過100 000）。本文從標簽數、文本的數量等方面進行了統計，具體信息如表2所示。

對數據集的詳細說明如下：

（1）Ren-CECps1.0[50]：該數據集是由Quan 等人提供的，是一個多標簽的中文情感語料庫，它包含了37 678個中文博客的句子和11 種情感標簽，其中每句話被賦予一種或多種情感。

（2）Reuters-21578（https：//archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Reuters-21578+Text+Categorization+Collection）：該數據集是由路透社的新聞組成的，是路透社金融新聞服務進行分類的常用數據集，它包含了7 769 個訓練文本和3 019個測試文本，包含多個標簽和單個標簽。

表1 模型簡介

表2 數據集相關信息

（3）AAPD[40]：該數據集是由Yang等人提供的，是從網絡上收集了55 840篇論文的摘要和相應學科類別，一篇學術論文屬于一個或者多個學科，總共由54個學科組成，目的是根據給定的摘要來預測學術論文相對應的學科。

（4）RCV1-V2[51]：該數據集是由Lewis 等人提供的，是由路透社新聞專欄報道組成，共有804 414篇新聞，每篇新聞故事分配有多個主題，共有103個主題。

（5）EUR-Lex[52]：該數據集是由Μencía等人提供的，是由歐盟法律組成的，里面包含了許多不同類型的文件，包括條約、立法、判例法和立法提案，共有19 314 個文檔，3 956個分類。

（6）AmazonCat-13Κ[53]：該數據集來自于亞馬遜，其中包括評論（評分、文字、幫助性投票），產品元數據（描述、類別信息、價格、品牌和圖像特征）和鏈接（可以查看/購買的圖表），在做多標簽文本分類時主要考慮的是類別信息。

（7）Amazon-670Κ[53]：該數據集數據的來源是亞馬遜商品的評論、產品的數據，和AmazonCat-13Κ 的數據有類似之處，只是規模和商品不一樣。

（8）Amazon-3Μ[53]：該數據集的數據也來源于亞馬遜，包含的是產品的信息、鏈接以及產品的評論。

由上面的分析可知，在公開的多標簽文本分類數據集中，中文的數據集很少，以上的8 個數據集中只有Ren-CECps1.0數據集是中文，其他的都是英文。大部分都是來自于亞馬遜網站，都是商品的評論，因此適合用來做短文本分類。

4 多標簽文本分類性能評價

4.1 評價指標

在多標簽文本分類中，常用的評價指標通常包括漢明損失（Hamming Loss，HL）、Μicro-F1值。

（1）漢明損失

Schapire 等人[54]在1999 年就提出了漢明損失，簡單來說就是衡量被錯分的標簽的比例大小，正確的標簽沒有被預測正確以及錯誤標簽被預測的標簽占比，就是兩個標簽集合的差別占比，漢明損失的值越小，預測結果就越好。計算公式如下：

其中， ||D 是樣本的數量， ||L 是標簽的總數，xi表示標簽，yi表示真實標簽，XOR是異或運算。

（2）Μicro-precision、Μicro-recall和Μicro-F1

對單標簽文本分類而言，精準率（Precision）是針對預測結果而言的，表示預測為正的樣本中有多少是真正的樣本，一種是把正類預測為正類（TP），另一種就是把負類預測為正類（FP），它反映了模型的查準率。召回率（Recall）是針對樣本來說，表示樣本中的正樣本有多少被預測正確了，一種是把原來的正樣本預測為正類（TP），另一種就是把原來的正樣本預測為負類（FN），它反映了模型的查全率。具體可以見表3。

表3 評價指標F1值

多標簽文本分類將文本賦予多個標簽，標簽數量也不是固定的，通常使用Μicro-precision 和Μicro-recall，考慮所有標簽的整體精確率和召回率，在理想情況下是兩者都越高越好，但實際情況往往會產生矛盾，因此在多標簽文本分類領域，采用Μicro-F1來評價。Μicro-F1是Μicro-precision和Μicro-recall的調和平均，其計算公式[55]如下所示（其中L 代表類別標簽總數）：

4.2 結果分析

早期的多標簽文本分類方法原理是基于傳統機器學習方法來實現的，實現過程相對來說是比較簡單的，但是效果還是不夠理想。深度學習的發展，也大大促進了多標簽文本分類的發展。表4 對相關多標簽文本分類模型在AAPD、RCV1-V2、EUR-Lex 等數據集上的結果進行了總結。

表4 模型結果對比

模型在AAPD、RCV1-V2、EUR-Lex 等數據集上的結果顯示，Μicro-F1值逐漸提升，在RCV1-V2數據集上Μicro-F1 值從0.784 提升到0.893，在AAPD 數據集上Μicro-F1值從0.674提升到0.725，提升效果明顯。但還有很大的上升空間，特別是在預訓練模型提出后，在各項任務上都取得了不錯的效果，比如BERT的提出在11項NLP任務中都取得了很好的效果。

5 總結與展望

文本分類作為有效的信息檢索和挖掘技術在關于文本管理方面發揮著重大的作用。雖然在單標簽文本分類領域已經取得了不錯的效果，但還是無法使模型像人一樣從語義層面理解文本信息。多標簽文本分類相較于單標簽文本分類來說更加復雜，還存在著很多的挑戰，主要體現在以下幾點：

（1）特定領域的數據集缺失問題。目前公開的多標簽文本分類領域的數據集，大部分是針對新聞領域的，對于特定領域的數據集非常匱乏，比如醫療領域、金融領域和法律領域。因此，需要構建特定領域的多標簽文本分類數據集。

（2）極端多標簽文本分類問題。極端多標簽文本分類[48]目的是學習一個分類器，該分類器能夠從大量標簽中自動選擇最相關的標簽來對數據進行歸類[56]。極端多標簽文本分類的難點在于標簽集的數目非常多，包含數十萬、甚至成百上千萬的標簽。目前多標簽文本分類模型的內存占用、模型大小都隨著標簽空間的變大而線性變大，在面對極端多的標簽時，無法成功部署甚至訓練。因此，如何設計出一個高效的模型來解決極端多標簽文本分類問題是未來亟待解決的一個難點。

（3）標簽間的相關性研究問題。多標簽文本分類的標簽之間是存在內在聯系的，比如屬于“人工智能”的文本往往跟“深度學習”是相關聯的。傳統的一些方法在處理多標簽文本分類問題上，往往沒有考慮標簽之間的相關性，這也嚴重影響了模型的效率。后面雖然提出了一些方法來研究標簽之間的相關性，比如Baker等人[30]提出了一種分層的多標簽文本分類方法來得到標簽間的共現關系，但只是考慮了標簽之間淺層次的關系，忽略了標簽之間深層次的關系。因此，如何高效捕捉標簽間的關系也是多標簽文本分類任務未來的一大研究重點。

（4）數據集標簽長尾問題。對于多標簽文本分類領域存在的數據集，都是由文本集和標簽集構成的，對于標簽集來說就會有分布不均衡的問題存在，部分標簽與很多文本樣本相關聯，而還有的一些標簽就非常少，甚至說沒有與文本樣本相關聯，可以理解為標簽“長尾”的問題[57]。用不平衡的數據訓練出來的模型會導致樣本少的種類預測性能很差，甚至無法預測。因此，如何解決標簽長尾問題也是多標簽文本分類領域一個重要的研究問題。