近期思考-20190129

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回家刚好一周了,写毕业论文也一周了。硕士论文是关于 多标签学习与度量学习,问题比较传统。写前面部分的时候,发现自己对多标签学习还是不够了解,或者说是没有形成系统,写着写着,自己大概理出了几条线,对这个研究方向的认知也更加深刻了。

以上还是比较常规的,可以预想的东西。没有预想到的是,我之前认为的夕阳研究方向,可以从一些新的视角看待。

印象最深刻的是“SGM: Sequence Generation Model for Multi-label Classification”,COLING 2018的best paper,通过序列生成模型做多标签分类。之前思考深度学习和多标签分类这样的传统研究方向结合,主要和CNN相关,如TextCNN,做多标签文本分类问题。直到看到了这篇用Seq2Seq来做多标签分类的工作,感觉又打开了一条新的道路。

思路都不够开阔了,加油,少年,做最前沿的研究!