近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等。大规模多标签文本分类(XMTC)是一个自然语言处理(NLP)任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签，即从超大空间的类别中找到每个文档中最相关的标签子集，不同于多分类，每个实例只有一个相关的标签。在计算资源有限的情况下，大量的样本、标签和大量的“尾部标签”(只有极少数的正样本)为开发高效的分类器带来了巨大的计算挑战。
本次学术报告主要介绍了多标签分类的背景、应用及主要解决方法，并详细讲解了一个结合标签树与深度学习的算法。
网络安全-学术报告-大规模多标签分类方法-张睿智-2020.12.13原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/12/13/%e5%a4%a7%e8%a7%84%e6%a8%a1%e5%a4%9a%e6%a0%87%e7%ad%be%e5%88%86%e7%b1%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示，而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learni…
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
EM（Expectation-maximization）算法是机器学习十大算法之一。…
面对大型软件项目，如何准确、快速地找到目标代码的位置将会极大地加速我们的二次开发。本次报告以GUI程序为例介绍了软件源码查找、修改和使用的一般流程。对初学者的软件项目开发工作大有裨…
背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的…
多标签文本分类是对文本信息进行组织、利用和检索的有效手段，能够提高数据处理效率，具有重要的实际价值。平面多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签。本…
近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…
逆向思维应用在学习、工作中的方方面面，学术报告中介绍了逆向分析的概念及应用，通过微信的破解演示展示了软件逆向的过程。在最后针对软件发布后可能存在的被调试、被破解风险，介绍了几种软件…
机器学习是件很复杂的事情，在机器学习向更多领域扩展的时候，遇到了机器学习专家这一资源的限制。自动机器学习（A…
基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基…
