極端多ラベル分類

Extreme Multi-Label Classification（極大多ラベル分類）は、各インスタンスが複数のラベルに関連付けられる可能性がある状況を扱う監督学習問題です。このタスクの主要な課題は、ラベルの不均衡な分布とデータセット内の膨大なラベルカテゴリ数にあります。これらの課題を効果的に解決することで、極大多ラベル分類は大規模分類タスクの精度と効率を大幅に向上させることができます。特に、推薦システム、情報検索、自然言語処理などの分野で非常に価値があります。