論文の概要: Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03954v4
• Date: Fri, 26 May 2023 17:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 00:26:47.957433
• Title: Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative Review
• Title（参考訳）: テキスト分類は本当に大きく進歩しているのか? 比較レビュー
• Authors: Lukas Galke, Andor Diera, Bao Xin Lin, Bhakti Khera, Tim Meuser, Tushar Singhal, Fabian Karl, Ansgar Scherp
• Abstract要約: 本研究では,単一ラベルと複数ラベルのテキスト分類のための手法をレビューし,比較する。 その結果、最近提案されたグラフベースおよび階層ベースの手法は、事前学習された言語モデルよりも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.579878570919875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study reviews and compares methods for single-label and multi-label text classification, categorized into bag-of-words, sequence-based, graph-based, and hierarchical methods. The comparison aggregates results from the literature over five single-label and seven multi-label datasets and complements them with new experiments. The findings reveal that all recently proposed graph-based and hierarchy-based methods fail to outperform pre-trained language models and sometimes perform worse than standard machine learning methods like a multilayer perceptron on a bag-of-words. To assess the true scientific progress in text classification, future work should thoroughly test against strong bag-of-words baselines and state-of-the-art pre-trained language models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,単音節と複数音節のテキスト分類の手法をレビュー・比較し,その手法を単語のバガオブワード,シーケンスベース,グラフベース,階層的手法に分類した。 この比較は、5つのシングルラベルと7つのマルチラベルデータセットの文献を集計し、それらを新しい実験で補完する。 その結果、最近提案されたグラフベースおよび階層ベース手法はすべて、事前学習された言語モデルよりも優れておらず、時として、多層パーセプトロンのような標準的な機械学習手法よりもパフォーマンスが悪くなることが判明した。 テキスト分類の真の科学的進歩を評価するために、将来の研究は、強固な単語ベースラインと最先端の事前学習言語モデルに対して徹底的にテストされるべきである。

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