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Purushottam Kar Manik Varma和Pratek Jain.2015。极端多标签分类的稀疏局部嵌入。在NeurIPS中。Kush Bhatia Himanshu Jain Purushottam Kar Manik Varma和Pratek Jain。2015年，极端多标签分类的稀疏局部嵌入。在NeurIPS中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_5_1“，”volume-title“：”Dhillon“，”author“：”Chang Wei-Cheng“，”year“：”2020“，”unstructured“：”Wei Cheng Chang、Xiang Fu Yu、Kai Zhong、Yiming Yang和Inderjit S。迪伦。2020 . 驯服用于极端多标签文本分类的预处理变压器。在SIGKDD中。张伟成、余香福、钟凯、杨一鸣和德希隆。2020年，为极端多标签文本分类驯服预处理变压器。在SIGKDD中。“}，{”key“：”e_1_3_2_1_6_1“，”doi-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“Jiao Chen Zichao Yang and Diyi Yang.2020。MixText：半监督文本分类中隐藏空间的语言信息插值。在ACL中。杨嘉耀陈子超和杨迪一。2020年。MixText：半监督文本分类中隐藏空间的语言信息插值。在ACL中。“，”DOI“：”10.18653\/v1\/2020.acl 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Q.Weinberger（编辑）在《第33届机器学习国际会议论文集》（《机器学习研究论文集》，第48卷）中发表。美国纽约州纽约市，1435-1444年。卡琳娜·贾辛斯卡（Kalina Jasinska）、克尔兹托夫·德姆布钦斯基（Krzysztof Dembczynski）、罗伯特·布萨·费科特（Robert Busa-Fekete）、卡尔森·普范施密特（Karlson Pfannschmidt）、蒂莫·克莱克斯（Timo Klerx）和埃。2016.使用稀疏概率估计的极端F测度最大化。在第33届机器学习国际会议论文集（机器学习研究论文集，第48卷）中，Maria Florina Balcan和Kilian Q.Weinberger（编辑）。美国纽约州纽约市，1435--1444。“}，{”key“：”e_1_3_2_11_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1007\/s10994-020-05888-2“}”，{“key”：“e_1_ 3_2_12_1”，“volume-title”：“McAuley and Jure Leskovec”，“author”：“Julian”，“year”：“2013”，“unstructured”：“朱利安J。麦考利和朱尔·莱斯科维奇。2013 . 隐藏因素和隐藏主题：通过回顾文本了解评级维度。在RecSys中。Julian J.McAuley和Jure Leskovec。2013.隐藏因素和隐藏主题：通过回顾文本了解评级维度。在RecSys中。“}，{”key“：”e_1_3_2_13_1“，”unstructured“：”Eneldo Loza Menc'i a and Johannes F\u00fc rnkranz.2008。法律领域大规模问题的有效成对多标签分类。在ECML\/PKDD中。Eneldo Loza Menc'i a和Johannes F\u00fc rnkranz。2008.法律领域大规模问题的有效成对多标签分类。在ECML\/PKDD中。“}，{”key“：”e_1_3_2_14_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145 \/3178876.3185998”}，“{”key“：“e_1_ 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流形混合：通过插值隐藏状态实现更好的表示。在ICML中。维卡斯·维玛、亚历克斯·兰姆、克里斯托弗·贝克汉姆、阿米尔·纳杰菲、伊奥尼斯·米利亚卡斯、大卫·洛佩斯·帕斯和约舒亚·本吉奥。2019.多种多样的混合：通过插值隐藏国家实现更好的表现。在ICML中。“}，{”key“：”e_1_3_2_19_1“，”volume-title“：”Xing“，”author“：”En-Hsu Yen“，”year“：”2017“，”unstructured“：”Ian En-Hsu-Yen，Xiangru Huang，Wei Dai，Pradeep Ravikumar，Inderjit S。Dhillon和Eric P。兴。2017 . 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