論文の概要: Coarse2Fine: Fine-grained Text Classification on Coarsely-grained Annotated Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10856v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 17:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 14:43:14.339073
• Title: Coarse2Fine: Fine-grained Text Classification on Coarsely-grained Annotated Data
• Title（参考訳）: Coarse2Fine: 粗粒度アノテーションデータによるきめ細かいテキスト分類
• Authors: Dheeraj Mekala, Varun Gangal, Jingbo Shang
• Abstract要約: 本稿では,粗い注釈付きデータに対して,きめ細かい分類を行うことを目的とした,粗い粒度分類と呼ばれる新しい問題を提案する。 新しいきめ細かい人間のアノテーションを求める代わりに、ラベル表面の名前のみを人間の手引きとして活用することにしました。 我々のフレームワークは、微調整された生成モデルを用いて、擬似学習データをサンプリングし、分類器を訓練し、実際のラベルなしデータをブートストラップしてモデル修正を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81068960545234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing text classification methods mainly focus on a fixed label set, whereas many real-world applications require extending to new fine-grained classes as the number of samples per label increases. To accommodate such requirements, we introduce a new problem called coarse-to-fine grained classification, which aims to perform fine-grained classification on coarsely annotated data. Instead of asking for new fine-grained human annotations, we opt to leverage label surface names as the only human guidance and weave in rich pre-trained generative language models into the iterative weak supervision strategy. Specifically, we first propose a label-conditioned finetuning formulation to attune these generators for our task. Furthermore, we devise a regularization objective based on the coarse-fine label constraints derived from our problem setting, giving us even further improvements over the prior formulation. Our framework uses the fine-tuned generative models to sample pseudo-training data for training the classifier, and bootstraps on real unlabeled data for model refinement. Extensive experiments and case studies on two real-world datasets demonstrate superior performance over SOTA zero-shot classification baselines.
• Abstract（参考訳）: 既存のテキスト分類手法は主に固定ラベルセットに焦点を当てているが、多くの実世界のアプリケーションはラベル毎のサンプル数が増加するにつれて、新しいきめ細かいクラスに拡張する必要がある。 このような要求を満たすために、粗粒度分類と呼ばれる、粗粒度データに対する微粒度分類を行う新しい問題を導入する。 新しいきめ細かな人間のアノテーションを求める代わりに、ラベル表面の名称を唯一の人間のガイダンスとして活用し、訓練済みの豊かな生成言語モデルを反復的な弱い監督戦略に織り込むことを選択しました。 具体的には,まずラベル条件付き微調整定式化を提案する。 さらに,問題設定から得られた粗いラベル制約に基づいて正規化目標を考案し,事前の定式化よりもさらに改善した。 我々のフレームワークは、微調整された生成モデルを用いて、擬似学習データをサンプリングし、分類器を訓練し、実際のラベルなしデータをブートストラップしてモデル修正を行う。 2つの実世界のデータセットに関する大規模な実験とケーススタディは、SOTAゼロショット分類ベースラインよりも優れた性能を示す。

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