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  • 层次和层级的区别
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    2020-06-16 09:52:49

    层次结构图和层次图的联系

    有时,解决问题的最快途径不一定是最好的途径。 这是我在领导开放组织时学到的东西。

    自上而下的组织当然可以在提高效率方面表现出色-如果效率是您的最终目标,那么构建层次结构是行之有效的方法。 很多时候,一个命令-控制式结构可以产生你的视野的最准确的版本,并很快。

    但是不要期望任何层次结构会令您惊喜。 不要指望它能很好地应对您无法控制的力量或事件。 没有您的精心监督,不要指望它会蓬勃发展。

    简而言之,不要指望它会敏捷。 这是因为敏捷需要组织能力来响应和响应自上而下的,受禁系统根本无法实现的问题。 它要求一个组织,其中每个“盒子”都有自由度和责任感来对变化的环境做出React和适应。 这不是中央计划无法完成的。 如果这听起来让您感到混乱和混乱,那么您是对的。 但是长期结果会以许多积极的方式使您感到惊讶。

    想想早期的多年生花园。 它看起来同样混乱而混乱。 为了发挥其潜力,将需要大量的培育。 但是,保留多年生花园的好处可能是美妙的。 每年,都有新的色彩迎接您。 新的配置(您无法预见或无法预料的事情)会让您感到惊讶-所有这些都是因为您继续投资于那里萌芽的活动。

    当然,您可以种植一个年度花园。 这样做实际上会减少您的时间。 您可以将植物精确地放置在所需的位置,以精确的方式排列它们-从始至终控制项目的各个方面。 花园可能会繁荣一点,但是它的奇观只是暂时的。 第二年,您将不得不重新开始,重新种植一切的工作将独自落在您身上。

    领导一个开放的组织(层次结构将其大部分控制权交给动态的网络结构),感觉就像维护一个多年生花园。 它比在指示方向上进行更多的工作是在条件 (转土,找到需要浇水的地方)上进行工作。 这意味着为发生的事物(您可能没有考虑甚至想象的事物) 创建上下文

    最重要的是,照管您的网络将每次都能产生最佳性能的结果。 因为当您委托员工以他们认为合适的方式发展和发展他们的工作时,您将享受到更强大和有效的解决方案。 您还将看到更快,更灵活的产品。 正如我在开放组织中所说的那样,网络结构更容易促进美国空军上校约翰·博伊德(John Boyd)所说的“ OODA循环 ”。 他们可以对紧急情况做出更快的React。 层次结构可以让您以更快的速度做出一次性决策,但是最终,从长远来看,它们的响应速度并不那么快。

    以可能是最古老的参与性开放系统(例如美国的法律体系)为例。 如今,该系统微妙而细微。 它具有高度的适应性,并且不断发展。 但是构建它需要数百年的艰苦工作:维护,保养和响应局部环境变化的小迭代。 该体系建立在先于法律先例,先于先后的观点上,并有机地出现。 您可以从上面决定一个法律体系-在较短的时间内“形成”一个完整的法律体系-但它在解决现实世界中的复杂性方面几乎没有那么熟练。

    或者,使用另一个示例(更接近Red Hat的核心业务):使用Linux内核 。 如今,它是解决越来越多的技术问题的最佳解决方案,但它并非一夜之间就浮出水面。 经过数十年的努力,它成为了当今的灵活,卓越的解决方案。 主要利益相关者之间的本地改进和热情的辩论继续完善了它。

    是的,有时您需要以最高的效率实现目标。 我们偶尔在Red Hat做。 我们没有激活我们各种网络的丰富文化来发展最好的解决方案,而是选择了简化和加快解决方案。 但是我们总是意识到这样做所做出的牺牲。

    因为通常,最快的解决方案不是最好的解决方案。 请记住,下次您开始因网络执行速度较慢而感到沮丧时,请记住这一点。 当您准备收获缝制而成的东西时,您会感到很高兴。

    翻译自: https://opensource.com/open-organization/16/3/fastest-result-isnt-always-best-result

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  • AHMCA通过整合文本、关键词、层次结构等特征构造注意力机制层,对 HMCN-F网络进行改进,将科技资源文档逐级分类到最相关的类别中。

    科技资源文本层次多标签分类方法

    1、背景

    1、作者(第一作者和通讯作者)
       王岳,李昂,李雅文
    2、单位
       北京邮电大学
    3、年份
       2022
    4、来源
       计算机工程与应用

    2、四个问题

    1、要解决什么问题?
       科技资源文本往往带有关键词字段,本文解决如何利用关键词字段来对科技资源文本分类进行优化

    2、用了什么方法解决?
       提出基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法

    3、效果如何?
       实验结果验证了所提方法在科技资源文本层次多标签分类上的有效性

    4、还存在什么问题?
       

    论文笔记

    1、相关工作

        作者调研了层次多标签分类问题,指出了目前层次多标签分类存在的问题:忽略了层次结构不同级别之间的依赖关系,这会导致错误预测的向下传播和类成员不一致性。其中,HMCN整合了层次结构中每个层次的预测结果和整体层次结构。然而 HMCN 未能捕捉到文本和层次结构之间的关联。

        层次多标签分类方法最重要的步骤之一是从上到下逐级揭示文本与层次结构中每个类别之间的关联,并以此为文本词向量赋予足够的权重,这需要使用到注意力机制

    2、科技资源文本层次多标签分类定义

       科技资源文本层次多标签分类中,对于于一组文档,每篇文档包含标题、摘要和关键词。

       层级结构定义在这里插入图片描述
       其中,≺代表 PARENT-OF 偏序,它是不对称的、反反身的和传递的

       科技资源层次多标签分类:给定一个文档集合和对应的层次标签结构,目标是利用 D 和对应的标签结构𝛾学习一个分类模型Ω,该模型可以预测层级分类 L:Ω(𝐷, 𝛾, Θ) → 𝐿,其中Θ是Ω的参数。

    3、基于注意力机制的科技资源文本层次多标签分类算法

       AHMCA 算法法的主要框架,如图 1 所示,AHMCA 主要包含两个部分,第一个部分是文档表示与注意力机制层,第二层是 HMCN-F 层。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4、实验结果

    4.1、数据集

       本文使用了两个数据集验证本方法的有效性,第一个数据集是论文数据集,第二个数据集是专利数据集。

    4.2、评估指标

       本文使用准确率(P),召回率(R),F1-marco 指 标评价科技资源文本层次分类的最终效果:在这里插入图片描述

    4.4、实验结果与分析

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
       本文提出的 AHMCA 方法在 4 个性能指标上优于 HMCN、DPCNN、AttConvNet、TextRNN 方法。AHMCA 方法相对于 HMCN 方法在 Marco-F1 上有 2%左右的提升。
    在这里插入图片描述
    可以看出,AHMCA 方法在专利数据集上的性能指标优于其他平坦的多标签分离方法。
    在这里插入图片描述
    图 2 展示了 AHMCA 方法在论文数据集上随着迭代次数的增加,方法在测试集上的 marco-f1 的变化情况,当迭代范围在[1,7]之间时,AHMCA 从训练集拟合的信息提高了方法整体的效果。迭代次数超过10,说明 AHMCA方法逐渐开始与训练集过拟合,在测试数据集上的性能有所下降,所以在相同数据集规模下,应该把迭代次数控制在 20 以内,以节省时间和计算资源。

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    <html>
    <head>
    <style> 
    div
    {
    position: absolute;
    margin:10px;
    width:300px;
    height:100px;
    background-color:#ff9900;
    -moz-box-shadow: 10px 10px 5px #888888; /* 老的 Firefox */
    box-shadow: 10px 30px 20px #00000070;
    }
    </style>
    </head>
    <body>
    
    <div></div>
    <div style="top:80px;left:200px;z-index:-1;"></div>
    
    </body>
    </html>
    
    

    最终呈现效果:
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    融合标签层级结构的文本分类

    1、背景

    1、作者(第一作者和通讯作者)
       刘翰错,黄贤英
    2、单位
       重庆理工大学
    3、年份
       2021
    4、来源
       山西大学学报(自然科学版)

    2、四个问题

    1、要解决什么问题?
       解决标签之间的语义、标签之间的相关性,文本特征对标签特征的影响。

    2、用了什么方法解决?
       提出了融合标签结构的层级标签文本分类模型(Label Hierarchical and Semantic Structure Learning, LHSSL)

    3、效果如何?

    4、还存在什么问题?

    论文笔记

    0、引言

       在本小节中,作者总结了目前现有的层级文本分类主要有两种:

       关注局部:关注局部 ,倾向于构造多个层次分类模型,然后以自顶向下的方式遍历层次结构。每个分类器预测对应的类别或类别层次。

       关注全局:关注全局,将所有类别集合在一起,用单个分类器进行预测。

       作者指出这些方法忽略了标签的语义结构特征、层级结构特征以及它们与输入文本特征之间的关系。还指出当标签数量较大、标签相似度较高时,人工分类很困难。接着作者针对以上问题提出了层级标签文本分类模型(LHSSL)
       (1)通过传统编码器提取输入文本特征,连接激活函数得到预测概率分布
       (2)引入使用外部语料预训练好的语言模型得到标签嵌入向量,计算标签 嵌入向量间的相似度得到标签的语义相关结构图
       (3)根据数据集给出的多层级类别标签,构建标签的层级结构矩阵(同时由于标签数量较少,使用单层图卷积就可以提取整个图结构的特征。因此使用共享参数的单层图卷积学习语义结构图与层级结构图的共享特征得到了两种标签嵌人)
       (4)利用自注意力机制学习标签之间的关系得到新的标签嵌入向量
       (5)计算文本嵌人与标签嵌人的相似度,并且动态融合输人文本的特征
       (6)经过激活后构造标签模拟分布,将两个分布加和平均并激活后得到最终的分类结果。

    1、相关工作

    1.1、图卷积神经网络

       相较于卷积神经网络和循环神经网络,图卷积神经网络更适用于处理非欧几里得结构性的图数据。图卷积的目的是通过聚合节点自身以及邻居节点的信息提取拓扑图的空间特征。

    1.2、标签嵌入

       标签嵌入学习是通过学习标签的向量表示来增强模型的分类效果。本文也构建了模型学习标签之间的关系从而生成含有丰富信息的嵌入向量。

    1.3、标签平滑

       标签平滑用于解决由使用one-hot向量表示标签带来的模型过拟合的问题,以及全概率和零概率导致样本所属类别和其他类别预测概率相差尽可能大致使模型过于自信的问题。

    1.4、标签增强

       标签分布反映了数据集中每个标签与样本匹配的程度。大多数数据集的标签都是单一标签的集合,要获取数据真实的标签分布,需要对每条样本进行大量的标注,当标签数目较多时,会花费大量的时间与精力,标注的准确性也得不到保障。

    2、模型设计

       LHSSL 模型主要分为三个部分:预测概率分布计算、标签模拟分布构造以及损失计算。
    在这里插入图片描述

    2.1、预测概率分布计算

       使用CNN、RNN、LSTM、BERT等用于提取文本特征。连接softmax激活函数进行非线性转换得到预测的标签的概率分布。
    在这里插入图片描述

    2.2、标签模拟分布构造

    2.2.1、标签信息提取模块

       标签信息提取模块分为两个子模块:

       标签语义结构特征提取:标签语义结构特征提取模块首先初始化标签嵌入向量,将包含层级结构的标签集L中的每个标签按照层级结构拆分为多个单词。通过引入使用外部语料库预训练好的语言模型,如word2vec、glove等,得到每个单词的嵌入向量。将单词嵌人向量累加后除以单词的个数得到每个层级标签的嵌入表示。

       标签层级结构特征提取:标签层级结构特征提取模块通过数据集中标签本身的层级结构构造结构关系图。

    2.2.2、标签混淆模块

    在这里插入图片描述

    2.3、损失计算

    在这里插入图片描述

    3、实验设置

    3.1、数据集

       本文采用四个数据集:20NG、8NG_H、8NG_E和WOS11967。
    在这里插入图片描述

    3.2、实验参数设置

    在这里插入图片描述

    3.3、实验参数设置

        在这里插入图片描述
    从表6-8中数据可以得到结论:无论数据集的标签中是否含有噪声,利用标签的语义关系以及层级结构关系特征,从一定程度上都能提高模型的分类性能。

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