Repense, Recupere e Reranqueie: Um Pipeline de Recuperação e Reranqueamento para Classificação de Texto Multi-rótulo Extrema - França, Celso; Ribeiro-Neto, Berthier; Gonçalves, Marcos André (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2023)
A classificação de texto multi-rótulo extrema (XMTC) envolve a atribuição de rótulos relevantes a um texto a partir de um enorme espaço de rótulos. Abordando os desafios centrais da XMTC (volume, desbalanceamento e qualidade), propomos o xCoRetriev, um pipeline de dois estágios migrando de uma perspectiva de classificação para uma abordagem de recuperação de informações (IR). Tratamos o desafio de volume combinando de forma eficiente métodos de IR; enfrentamos o desafio do desbalanceamento capturando melhor a relação texto-rótulo e; aprimoramos a qualidade enriquecendo os nomes dos rótulos com pseudo-rótulos. Nossos resultados demonstram os pontos fortes do xCoRetriev quando comparado a linhas de base em termos de: (i) escalabilidade para grandes espaços de rótulos e quantidade de textos; (ii) eficácia diante do alto desbalanceamento, especialmente para predição de rótulos infrequentes – com ganhos de até 40% em MRR e NDCG –; e (iii) capacidade de lidar com textos e rótulos anotados de baixa qualidade.