多标签分类：Sequence Generation Model for Multi-Label Classification（2018）
注：本篇文章是COLING 2018的最佳论文，来源于北京大学计算语言学教育部重点实验室，文章代码已公开于Github。 一、Introduction 现有方法往往忽略标签之间的相关性，除此以外，文本的不同部分可以对预测不同的标签做出不同的贡献。针对以上问题，本文提出了包含新型解码器结构的序列生成模型，不仅能捕获标签之间的相关性，而且在预测不同标签时能自动选择信息量最大的单词。 受Seq2Seq模
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