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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03954v6
• Date: Sun, 19 Jan 2025 20:37:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:17:13.523597
• Title: Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative Review
• Title（参考訳）: テキスト分類の進歩は本当に進んでいるのか?比較検討
• Authors: Lukas Galke, Ansgar Scherp, Andor Diera, Fabian Karl, Bao Xin Lin, Bhakti Khera, Tim Meuser, Tushar Singhal,
• Abstract要約: 我々は、よく知られたデータセットにまたがって、シングルラベルとマルチラベルのテキスト分類のための様々な手法を解析する。 我々は、教師付きタスクの生成モデルよりも、BERTのような差別的言語モデルの方が優れていることを強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33235750734179
• License:
• Abstract: We analyze various methods for single-label and multi-label text classification across well-known datasets, categorizing them into bag-of-words, sequence-based, graph-based, and hierarchical approaches. Despite the surge in methods like graph-based models, encoder-only pre-trained language models, notably BERT, remain state-of-the-art. However, recent findings suggest simpler models like logistic regression and trigram-based SVMs outperform newer techniques. While decoder-only generative language models show promise in learning with limited data, they lag behind encoder-only models in performance. We emphasize the superiority of discriminative language models like BERT over generative models for supervised tasks. Additionally, we highlight the literature's lack of robustness in method comparisons, particularly concerning basic hyperparameter optimizations like learning rate in fine-tuning encoder-only language models. Data availability: The source code is available at https://github.com/drndr/multilabel-text-clf All datasets used for our experiments are publicly available except the NYT dataset.
• Abstract（参考訳）: 我々は、よく知られたデータセットにまたがるシングルラベルとマルチラベルのテキスト分類の様々な方法を分析し、それらを単語のバッグ、シーケンスベース、グラフベース、階層的アプローチに分類する。 グラフベースのモデルのようなメソッドの急増にもかかわらず、エンコーダのみの事前訓練された言語モデル、特にBERTは最先端のままである。 しかし最近の研究では、ロジスティック回帰やトリグラムベースのSVMといったより単純なモデルの方が、より新しい手法よりも優れていることが示唆されている。 デコーダのみの生成言語モデルは、限られたデータで学習する上で有望であるが、パフォーマンスにおいてエンコーダのみのモデルよりも遅れている。 我々は、教師付きタスクの生成モデルよりも、BERTのような差別的言語モデルの方が優れていることを強調する。 さらに,手法比較における文献の頑健さの欠如,特に微調整エンコーダのみの言語モデルにおける学習率などの基礎的ハイパーパラメータ最適化について強調する。 データ可用性: ソースコードはhttps://github.com/drndr/multilabel-text-clfで公開されています。

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