論文の概要: Optimizing Multi-Class Text Classification: A Diverse Stacking Ensemble
Framework Utilizing Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11519v1
- Date: Sat, 19 Aug 2023 13:29:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:28:55.694245
- Title: Optimizing Multi-Class Text Classification: A Diverse Stacking Ensemble
Framework Utilizing Transformers
- Title（参考訳）: 多クラステキスト分類の最適化:トランスフォーマーを利用した多様なスタックングアンサンブルフレームワーク
- Authors: Anusuya Krishnan
- Abstract要約: 本研究では,トランスモデルを利用したマルチテキスト分類手法を提案する。
BERT、ELECTRA、DistilBERTを含む複数の単一トランスを組み合わせることにより、最適な予測モデルを生成する。
実世界の顧客レビューデータセットを用いて実験評価を行い,提案手法の有効性と優位性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Customer reviews play a crucial role in assessing customer satisfaction,
gathering feedback, and driving improvements for businesses. Analyzing these
reviews provides valuable insights into customer sentiments, including
compliments, comments, and suggestions. Text classification techniques enable
businesses to categorize customer reviews into distinct categories,
facilitating a better understanding of customer feedback. However, challenges
such as overfitting and bias limit the effectiveness of a single classifier in
ensuring optimal prediction. This study proposes a novel approach to address
these challenges by introducing a stacking ensemble-based multi-text
classification method that leverages transformer models. By combining multiple
single transformers, including BERT, ELECTRA, and DistilBERT, as base-level
classifiers, and a meta-level classifier based on RoBERTa, an optimal
predictive model is generated. The proposed stacking ensemble-based multi-text
classification method aims to enhance the accuracy and robustness of customer
review analysis. Experimental evaluations conducted on a real-world customer
review dataset demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed
approach over traditional single classifier models. The stacking ensemble-based
multi-text classification method using transformers proves to be a promising
solution for businesses seeking to extract valuable insights from customer
reviews and make data-driven decisions to enhance customer satisfaction and
drive continuous improvement.
- Abstract（参考訳）: 顧客レビューは、顧客満足度の評価、フィードバックの収集、ビジネス改善の推進に重要な役割を果たす。
これらのレビューを分析することで、賛辞やコメント、提案など、顧客の感情に対する貴重な洞察が得られる。
テキスト分類技術により、企業は顧客レビューを異なるカテゴリに分類し、顧客からのフィードバックをより理解しやすくすることができる。
しかし、過度な適合やバイアスといった課題は、最適な予測を保証するために単一の分類器の有効性を制限する。
そこで本研究では,トランスフォーマーモデルを利用した階層化アンサンブルに基づくマルチテキスト分類手法を提案する。
BERT、ELECTRA、DistilBERTを含む複数の単一変換器をベースレベル分類器とRoBERTaに基づくメタレベル分類器とを組み合わせることにより、最適な予測モデルを生成する。
提案手法は,顧客レビュー分析の正確性とロバスト性を高めることを目的としている。
実世界のカスタマレビューデータセットで実施した実験評価により,従来の単一分類モデルに対する提案手法の有効性と優位性が示された。
トランスフォーマーを用いた積み重ねアンサンブルに基づくマルチテキスト分類手法は、顧客レビューから価値ある洞察を抽出し、顧客満足度を高め、継続的な改善を促進するためのデータ駆動決定を行う企業にとって、有望なソリューションであることが証明されている。
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