論文の概要: TELEClass: Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced Hierarchical Text Classification with Minimal Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00165v2
- Date: Sun, 16 Jun 2024 19:10:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 05:46:37.702757
- Title: TELEClass: Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced Hierarchical Text Classification with Minimal Supervision
- Title（参考訳）: TELEClass:最小限のスーパービジョンによる分類学の充実とLLMによる階層的テキスト分類
- Authors: Yunyi Zhang, Ruozhen Yang, Xueqiang Xu, Rui Li, Jinfeng Xiao, Jiaming Shen, Jiawei Han,
- Abstract要約: 階層的なテキスト分類は、ラベル分類における各文書を一連のクラスに分類することを目的としている。
初期の研究は、大量の人間の注釈付きデータを必要とする完全または半教師付き手法に重点を置いていた。
我々は、最小限の監督量で階層的なテキスト分類に取り組んでおり、各ノードのクラス名のみを唯一の監督として使用しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.05874642535256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hierarchical text classification aims to categorize each document into a set of classes in a label taxonomy. Most earlier works focus on fully or semi-supervised methods that require a large amount of human annotated data which is costly and time-consuming to acquire. To alleviate human efforts, in this paper, we work on hierarchical text classification with the minimal amount of supervision: using the sole class name of each node as the only supervision. Recently, large language models (LLM) show competitive performance on various tasks through zero-shot prompting, but this method performs poorly in the hierarchical setting, because it is ineffective to include the large and structured label space in a prompt. On the other hand, previous weakly-supervised hierarchical text classification methods only utilize the raw taxonomy skeleton and ignore the rich information hidden in the text corpus that can serve as additional class-indicative features. To tackle the above challenges, we propose TELEClass, Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced weakly-supervised hierarchical text Classification, which (1) automatically enriches the label taxonomy with class-indicative terms to facilitate classifier training and (2) utilizes LLMs for both data annotation and creation tailored for the hierarchical label space. Experiments show that TELEClass can outperform previous weakly-supervised methods and LLM-based zero-shot prompting methods on two public datasets.
- Abstract（参考訳）: 階層的なテキスト分類は、ラベル分類における各文書を一連のクラスに分類することを目的としている。
初期の研究は、大量の人間の注釈付きデータを必要とする完全あるいは半教師付き手法に重点を置いていた。
人間の努力を軽減するため、本論文では、最小限の監督量で階層的なテキスト分類に取り組む。
近年,大規模言語モデル (LLM) はゼロショットプロンプトによって様々なタスクの競合性能を示すが,この手法は大規模かつ構造化されたラベル空間をプロンプトに含めるのが効果的ではないため,階層的にはあまり機能しない。
一方、従来の弱教師付き階層型テキスト分類法では、生の分類学の骨格のみを使用し、追加のクラス表示機能として機能するテキストコーパスに隠された豊富な情報を無視する。
この課題に対処するため,TELEClass,Taxonomy Enrichment,LLM-Enhanced weak-Enhanced Hierarchical Text Classificationを提案する。
実験により、TELEClassは2つの公開データセット上で従来の弱い教師付き手法とLLMベースのゼロショットプロンプト手法より優れていることが示された。
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