·阅读摘要：
  本文提出结合CNN的XML-CNN模型来解决大规模的多标签文本分类问题。
  [1] Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification

[0] 摘要

  极端多标签文本分类(extreme multi-label text classification (XMTC))是指从一个非常大的标签集合为每个文档分类。巨大的特征空间、标签空间带来了数据稀疏性等挑战。

  XMTC在机器学习研究较多，本文是第一次提出将XMTC与深度学习（cnn）结合的模型的论文。

[1] 介绍

  极端多标签文本分类对机器学习是个挑战。

  传统的二元分类器将类标签视为独立的目标变量，这对于多标签分类不友好，因为类标签之间的联系不能被利用。

【注一】：二元分类器应用于多标签分类是老生长谈了。就像我们做文本分类的时候，使用词的tfidf来喂给深度学习算法，而不是用word embedding喂一样。

  XMTC面临两大问题：

  1、解决XMTC问题的困难部分是由于极其严重的数据稀疏问题。相当大比例的标签只有很少的训练实例与它们相关联。因此，学习标签之间的联系是很困难的。

  2、XMTC中的另一个重大挑战是，当标签的数量达到数十万甚至数百万时，训练和测试相互独立的分类器的计算成本难以接受。

  有三种处理巨大的标签空间问题的方法：目标嵌入方法、基于树的集成方法、深度学习方法。

【注二】：这里文章介绍了一下目标嵌入方法、基于树的集成方法、深度学习方法，前两个算是机器学习算法，深度学习说的也比较基础，可以跳过。

[2] 相关工作

  介绍了几个神经网络模型。

[3] 提出的方法 XML-CNN

  论文提出的亮点有三：

  1、动态最大池化（dynamic max pooling）
  2、二进制交叉熵损失函数（binary cross-entropy loss function）
  3、隐藏的瓶颈层（hidden bottleneck layer）

  模型图如下所示：

[3.1] 动态最大池化（dynamic max pooling）

  这里需要对比最原始的TextCNN模型，如下图：

  传统做池化的方法是，一个filter卷积的数据（图中卷积层的一个竖条）池化为一个特征（即一个数字）。

   但是本论文提出的思想是： 当一个文本太大，原始的TextCNN算法的每个filter经过卷积池化后，把文本变成一个特征（数字），这样会丢失太多信息。所以应该把filter卷积的数据（图中卷积层的一个竖条）分成p个块，按照每个块进行最大池化，池化后会剩下p个特征，这样即保留了 重要特征（important features） 也保留了 位置信息（ position information） ，叫做动态最大池化（dynamic max pooling）。

[3.2] 二进制交叉熵损失函数（binary cross-entropy loss function）

【注三】：这也是多标签分类最常用的损失函数。

[3.3] 隐藏的瓶颈层（hidden bottleneck layer）

  在池化层与输出层之间增加一个全连接的隐含层，该隐含层有h个单元，称为隐藏的瓶颈层，其隐藏单元的数量h远小于pooling层和output层。

  这样做可以：1）降低计算量。假设pooling层有100个参数，output有100个参数，不加隐藏层会有10000个参数参与计算。如果加一个有h个神经元的隐藏层，参与计算的参数是200*h个，h稍小一点就可以降低很多计算量。2）没有这个隐藏层，模型只有一个非线性的隐藏层，这不够学习良好的文档表示和分类器。

【注四】：感受是名字起的真高大上。

【注五】：文章并没有说如何学习标签之间的关联信息（即标签之间也是具有信息量的，可以参与训练）。