論文の概要: Minimally Supervised Categorization of Text with Metadata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00624v3
- Date: Sat, 13 Nov 2021 05:48:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 00:22:43.062463
- Title: Minimally Supervised Categorization of Text with Metadata
- Title（参考訳）: メタデータ付きテキストの最小教師付き分類
- Authors: Yu Zhang, Yu Meng, Jiaxin Huang, Frank F. Xu, Xuan Wang, Jiawei Han
- Abstract要約: メタデータでテキストを分類する最小限のフレームワークであるMetaCatを提案する。
我々は,単語,文書,ラベル,メタデータ間の関係を記述した生成プロセスを開発する。
同じ生成過程に基づいて,ラベル不足のボトルネックに対処するため,トレーニングサンプルを合成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.13841133991089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Document categorization, which aims to assign a topic label to each document,
plays a fundamental role in a wide variety of applications. Despite the success
of existing studies in conventional supervised document classification, they
are less concerned with two real problems: (1) the presence of metadata: in
many domains, text is accompanied by various additional information such as
authors and tags. Such metadata serve as compelling topic indicators and should
be leveraged into the categorization framework; (2) label scarcity: labeled
training samples are expensive to obtain in some cases, where categorization
needs to be performed using only a small set of annotated data. In recognition
of these two challenges, we propose MetaCat, a minimally supervised framework
to categorize text with metadata. Specifically, we develop a generative process
describing the relationships between words, documents, labels, and metadata.
Guided by the generative model, we embed text and metadata into the same
semantic space to encode heterogeneous signals. Then, based on the same
generative process, we synthesize training samples to address the bottleneck of
label scarcity. We conduct a thorough evaluation on a wide range of datasets.
Experimental results prove the effectiveness of MetaCat over many competitive
baselines.
- Abstract（参考訳）: 各ドキュメントにトピックラベルを割り当てることを目的としているdocument categorizationは、さまざまなアプリケーションにおいて基本的な役割を果たす。
従来の文書分類における既存の研究の成功にもかかわらず、(1)メタデータの存在:多くのドメインにおいて、テキストには著者やタグなどの様々な追加情報が含まれている。
このようなメタデータは魅力的なトピック指標として機能し,分類フレームワークに活用されるべきである。(2)ラベル不足:ラベル付きトレーニングサンプルは,いくつかのケースでは,注釈付きデータのみを使用して分類を行う必要がある。
この2つの課題を認識し,メタデータ付きテキスト分類のための最小教師付きフレームワークであるmetacatを提案する。
具体的には,単語,文書,ラベル,メタデータ間の関係を記述する生成プロセスを開発する。
生成モデルに導かれ、テキストとメタデータを同じ意味空間に埋め込み、異種信号の符号化を行う。
そして、同じ生成過程に基づいて、ラベル不足のボトルネックに対処するため、トレーニングサンプルを合成する。
我々は、幅広いデータセットについて徹底的な評価を行う。
実験の結果,多くの競合ベースラインに対するmetacatの有効性が実証された。
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