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为了建模多标签之间的依赖关系，本篇工作用序列生成的方式来解决该问题。

当前label的预测不仅依赖于输入上下文，也依赖于已输出的所有label。用seq2seq建模标签依赖是一种非常自然的思路，但存在如下两大问题：

1. 序列建模强调标签的先后顺序，即位置关系，而多标签是一个集合，不存在位置约束，哪个标签在前在后没有关系，只要输出正确就行。这种情况下，ground truth该如何构造？
2. 序列生成是自回归形式，当前label的生成依赖于上一个label，如果上一个label是错误的，那么将会严重影响后续所有label的预测。这种情况下，该减轻预测错误的label所导致的连锁反应？

SGM针对上述问题提出了如下建模思路：

模型结构

经典的序列生成范式：
$$p(\mathbf{y}\mid \mathbf{x})=\prod _{i=1}^{n}p\left(y_i\mid y_1,y_2,\cdots ,y_{i-1},\mathbf{x}\right)$$

问题1的解法

作者根据训练集中标签出现的频次来构造标签序列：高频标签置前，低频标签置后。同时在序列头尾插入 bos 和 eos 表示序列的开始与结束。

问题2的解法

引入Global Embedding考虑所有可能label的信息，避免贪心依赖上一个label：
$$\begin{gathered} \overline{\mathbf{e}}=\sum _{i=1}^L{y}_{t-1}^{(i)}{\mathbf{e}}_i \\ g\left({\mathbf{y}}_{t-1}\right)=(1-\mathbf{H})\odot \mathbf{e}+\mathbf{H}\odot \overline{\mathbf{e}} \\ \mathbf{H}={\mathbf{W}}_1\mathbf{e}+{\mathbf{W}}_2\overline{\mathbf{e}} \end{gathered}$$

$y_{t-1}$是在$t-1$时间步预测的标签概率分布，$e_i$是$l_i$的embedding。本质上就是根据概率分布对所有可能标签做加权求和。$H$则是门控机制，控制加权embedding的比例。

实验结果

加上GE效果更加明显！

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参考

• SGM
• 多标签文本分类-如何有效的利用标签之间的关系
• 多标签分类新建模方法