This article presents an overview of thresholding methods for labeling objects given a list of candidate classes’ scores. These methods are essential to multi-label classification tasks, especially when there are a lot of classes which are organized in a hierarchy. Presented techniques are evaluated using the state-of-the-art dedicated classifier on medium scale text corpora extracted from Wikipedia. Obtained results show that the classification performance can be improved with the use of new class-specific thresholding methods, which set decision values depending on each candidate class separately
Autorzy
Informacje dodatkowe
- DOI
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego link otwiera się w nowej karcie 10.1109/hsi.2013.6577846
- Kategoria
- Aktywność konferencyjna
- Typ
- materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
- Język
- angielski
- Rok wydania
- 2013
Źródło danych: MOSTWiedzy.pl - publikacja "Thresholding Strategies for Large Scale Multi-Label Text Classifier" link otwiera się w nowej karcie