学也学不废-优快云博客

原创 HCL-MTC、HiTIN

本周一开始任务是复现HCL-MTC这个模型，但是失败。重新查找相关模型，找到了HiTIN模型，能够实现多层级多标签任务，可以适配本问答系统，且该模型不仅仅适配两层级的多标签任务，对之后的可能扩展有帮助。本周只做到了简略解读论文，了解基本的处理步骤。

2025-10-25 22:54:06 600

本文主要介绍了近期查阅的两篇多标签文本分类相关论文。HCL-MTC（2025）提出层级对比学习模型，通过父子节点相关性损失和不同父节点区分性损失优化标签预测，在Scientific Reports发表。M3C-HG（2024）则采用超图方法处理多模态数据，包含特征提取、关系挖掘等阶段。作者认为HCL-MTC实验效果优于此前模型，同时完成了项目csv格式的调整工作。两篇论文均未深入研读，仅作初步了解。

2025-10-15 16:04:25 1059

原创问答-多标签分类模型-HiAGM

重新理顺系统逻辑结构，主要侧重于查找学习多标记问题的模型，调研了一些基准模版、深度学习模型，接着搜索到了HiAGM模型并发表阅读论文，认为他的变种模型HiAGM-TP比较适合当前的多层次多标签的系统。在完成多标记问题后，开始搜索关键词的识别模型，了解到原先使用的TextRank为抽取式方法，如果要生成三级标签可能需要生成的能力，经查找找到了的相关论文，但发表时间为2017，接下来需要查找更新的模型。

2025-09-23 21:22:44 729

原创问答-多标签引用

关键词实现：分类时，提取出的关键词直接与标签对比，关键词分数为提取的关键词与标签的重叠程度分数=((提取的关键词)∩(标签))/max(提取关键词词数,1)无重叠时关键词分数是0，有1个词重叠关键词分数是1将关键词权重调整到15%，降低影响目录1. 评分调整2. 预测多标签3. 总结多标签引入后，能够在终端正确输出多标签，分析了要怎样存储结果比较好。

2025-08-15 15:46:37 294

原创问答-实现TextRank + 问题分类

候选一级标签: [('道理', 0.6594605436445109), ('修行', 0.6436407618586859), ('生活', 0.6339292906486615)]最终预测: {'level1': '道理', 'level2': '天道'}最终预测: {'level1': '修行', 'level2': '佛家'}最终预测: {'level1': '修行', 'level2': '佛家'}预测结果: {'level1': '修行', 'level2': '佛家'}

2025-08-04 22:43:03 990

原创问答-TextRank优化预处理关键词

对源代码的预处理（分词、关键词提取、词向量生成）模块进行优化，主要实现模型性能提升，包括但不限于各子模块的不同实现方式、新的算法框架等。

2025-07-29 18:51:52 716

原创机器学习week3-分类、正则化

模型的复杂度较低，无法捕捉到数据中的关键特征和潜在规律，模型在训练、测试数据上的表现都很差，高偏差（High Bias）对于梯度下降迭代最小化代价函数，repeat和正则化线性回归相同，只是各自的 f(x) 函数表达式不同。：模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳，高方差（High Variance）和线性回归相比，repeat部分对 b 的更新没变化，符合正则化试图缩小参数 wi ，不改变 b。正则化在每次迭代的作用：更新wj时，先✖一个略小于1的数，稍微缩小wj值，再减去。

2025-07-21 14:36:58 713

原创问答-基于BERT与混合检索问答系统代码解读

是一个基于 Flask 的 Web 应用，提供了问答系统的前端交互和后端 API 服务。：返回主页。/submit：返回提交页面。/search：处理搜索请求，调用方法进行搜索，并返回搜索结果。：处理问题提交请求，对提交的问题进行验证，若问题不存在则将其添加到问答文件和内存中，并更新问题向量。# .../searchPOST，适合传输大量数据、复杂的搜索条件功能：处理用户的搜索请求，返回匹配的问答结果# ...POST（用于向服务器提交数据）

2025-07-21 14:30:30 779

原创问答-基于BERT与混合检索问答系统

本周完成了戴雄斌学长的中华心法问答系统的复现，对其中的一些方法实现基本了解，了解了多层BERT向量融合、混合检索算法、三层去重的机制等方法的实现。

2025-07-15 15:17:58 610

原创机器学习week2-线性回归加强

将特征值除以最大值：如果一个特征x1 的取值范围是300 到 2000，那么一种特征缩放的方法就是除以最大值，将x1/2000，缩放后x1的取值范围在0.15到1之间。选择学习率时，可以先选一个很小的学习率 0.001，选择三倍的学习率 0.003，再次三倍 0.01，根据学习曲线变化，得到一个很小、很大的学习率，再选择适中学习率。将数据的不同特征/变量转换到相同或相近的数值范围的过程，比如把所有特征缩放到 [0,1] 或标准化为均值为0、方差为1。调试时将学习率设置非常非常小，代价仍增加，则代码错误。

2025-07-11 20:41:49 389

原创 week1-初步了解

赋予计算机在没有明确编程的情况下进行学习的能力的研究领域。监督学习：x->y映射，提供学习算法示例以供学习；有输入x、输出标签y回归：无限可能数字预测一个数字分类：有限的产品类品预测一种无监督学习：在数据集中找到一些结构/模式进行分组；仅有输入标签x聚类算法：获取没有标签的数据并自动分组数据到集群中异常检测降维：将大数据集压缩成一个小的数据集同时丢失尽可能少的信息。

2025-07-06 15:46:32 349