工作：

RER（Relevant Emotion Ranking）相关情感排名

参照：

1. Min-Ling Zhang 的论文《A review on multi-label learning algorithms》

2. Miao Xu 的论文《Multi-Label Learning with PRO Loss》

3. Mikito 的博客 【实验分析】Evaluation Matrics (mythsman.com)

已发表的RER相关工作：

1. Deyu Zhou 的论文《Relevant Emotion Ranking from Text Constrained with Emotion Relationships》
2. Yang Yang 的论文《An Interpretable Neural Network with Topical Information for Relevant Emotion Ranking》
3. Deyu Zhou 的论文《Hierarchical state recurrent neural network for social emotion ranking》
4. Yang Yang 的论文《Interpretable Relevant Emotion Ranking with Event-Driven Attention》

涉及的评价指标：

下方包含10项指标，小括号内为最佳值，Coverage 和 ProLoss 的最佳值非0也非1

指标	最佳值
ProLoss	0.01712
RankingLoss	0
MicroF1	1
MacroF1	1
ExampleF1	1
SubsetAccuracy	1
HammingLoss	0
OneError	0
Coverage	1.710145
AveragePrecision	1
Accuracy	1

• 基于多标签分类器 h(·)
  • Subset Accuracy (1)
  • Hamming Loss (0)
  • Example F1 (1)
  • Micro F1 (1)
  • Macro F1 (1)
• 基于实值函数 f(·)
  • One Error (0)
  • Coverage
  • Ranking Loss (0)
  • Average Precision (1)
• ProLoss的提出用于弥补上述Loss的一些不足

更多研究可见本人博客：https://zhangxin.liumengyang.xyz/