多标签分类(multi-label classification)综述

意义

网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。

难点

(1)类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。

(2)类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点。

(3)多标签的训练集比较难以获取。

方法

目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类:一是基于问题转化的方法，二是基于算法适用的方法。基于问题转化的方法是转化问题数据，使之使用现有算法；基于算法适用的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够处理多标记数据，改进算法，适用数据。

基于问题转化的方法

基于问题转化的方法中有的考虑标签之间的关联性，有的不考虑标签的关联性。最简单的不考虑关联性的算法将多标签中的每一个标签当成是单标签，对每一个标签实施常见的分类算法。具体而言，在传统机器学习的模型中对每一类标签做二分类，可以使用SVM、DT、Naïve Bayes、DT、Xgboost等算法；在深度学习中，对每一类训练一个文本分类模型(如：textCNN、textRNN等)。考虑多标签的相关性时候可以将上一个输出的标签当成是下一个标签分类器的输入。在传统机器学习模型中可以使用分类器链^{^[1]}，在这种情况下，第一个分类器只在输入数据上进行训练，然后每个分类器都在输入空间和链上的所有之前的分类器上进行训练。让我们试着通过一个例子来理解这个问题。在下面给出的数据集里，我们将X作为输入空间，而Y作为标签。在分类器链中，这个问题将被转换成4个不同的标签问题，就像下面所示。黄色部分是输入空间，白色部分代表目标变量。

在深度学习中，于输出层加上一个时序模型，将每一时刻输入的数据序列中加入上一时刻输出的结果值。以Chen^{^[2]}的论文为例，在获得文章的整体语义(Text feature vector)后，将Text feature vector输入到一个RNN的序列中作为初始值，每一时刻输入是上一时刻的输出。从某种程度上来说，图一所示的模型将多标签任务当成了序列生成任务来处理。除此以外，Yang^{^[3]}的论文中也用生成模型来做多标签的分类任务。

除了将标签分开看之外，还有将标签统一来看(Label Powerset)。在这方面，我们将问题转化为一个多类问题，一个多类分类器在训练数据中发现的所有唯一的标签组合上被训练。让我们通过一个例子来理解它。

在这一点上，我们发现x1和x4有相同的标签。同样的，x3和x6有相同的标签。因此，标签powerset将这个问题转换为一个单一的多类问题，如下所示。

因此，标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。转化为单标签后就可以使用SVM、textCNN、textRNN等分类算法训练模型了。

感觉Label Powerset只适合标签数少的数据，一旦标签数目太多(假设有n个)，使用Label Powerset后可能的数据集将分布在[0,2ⁿ-1]空间内，数据会很稀疏。

基于算法适用的方法

改编算法来直接执行多标签分类，而不是将问题转化为不同的问题子集。在传统机器学习模型中穿件的多标签分类模型有:kNN多标签版本MLkNN，SVM的多标签版本Rank-SVM等。在深度学习中常常是修改多分类模型的输出层，使其适用于多标签的分类，Mark J. Berger^[4]在输出层对每一个标签的输出值使用sigmod函数进行2分类(标签之间无关联信息)；Kurata在研究多标签分类时仍然使用了经典的CNN结构(如图2所示)，不过在最后的全连接层的参数系数有些特别，也就是图2.1中Hidden layer到output layer的系数是经过特别设置的。

假设你总共有标签的个数为n(n=5)个，其分别是Λ=[λ1,λ2,λ3,λ4,,λ5,]，假设共有两个样本，一个样本可能有标签为[λ1,λ4λ]，另一个样本标签为[λ2,λ4,λ5]，Hidden layer的单元个数假设为10个， Kurata把每个样本的标签作为一个标签共现模式（label co-occurrence pattern）有多少种不同的样本标签就有多少种不同的标签共现模式(样本可以无限很多，但是标签种类数最多有2ⁿ)，然后对Hidden layer到output layer的权重参数进行设置(如下图2.2)。