Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Multi-Label Text Classification

50 평가 기록 20 datasets

According to Wikipedia "In machine learning, multi-label classification and the strongly related problem of multi-output classification are variants of the classification problem where multiple labels may be assigned to each instance. Multi-label classification is a generalization of multiclass classification, which is the single-label problem of categorizing instances into precisely one of more than two classes; in the multi-label problem there is no constraint on how many of the classes the instance can be assigned to."

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TIACBM
Micro-F1: 91.2±0.20
논문 코드
TTD (w/ fine-tuning)
F1: 82.8Precision: 88.3Recall: 78.0mAP: 93.7
논문 코드
LSAN
P@1: 85.28P@3: 61.12P@5: 41.84nDCG@3: 80.84
논문 코드
TagBERT
F1-score: 46
논문 코드
XGBoost
Weighted F1: 0.8957Average F1: 0.8843
논문 코드
bert-base
nDCG@5: 82.3P@5: 68.7Micro F1: 73.2RP@5: 79.6
논문 코드
HLAN
AUC: 0.919Macro F1: 57.1P@5: 62.5Macro Precision: 65
논문 코드
XGBoost
Weighted F1: 0.9072Average F1: 0.8882
논문 코드
XGBoost
Weighted F1: 0.8634Average F1: 0.8887
논문 코드
D2SBERT using Sequence Attention
Micro-F1: 68.555
논문 코드
LAHA
P@1: 94.87P@3: 79.16P@5: 63.16nDCG@3: 89.13
논문 코드

데이터셋

20개

논문

Qwen Technical Report

2309.16609 2023-09-28 이 페이지의 평가 1건
F1: 62.1Precision: 69.3Recall: 56.2Accuracy: 80.9

라이브러리

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