論文の概要: Exploring Ordinality in Text Classification: A Comparative Study of Explicit and Implicit Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11775v1
- Date: Mon, 20 May 2024 04:31:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 14:13:43.649236
- Title: Exploring Ordinality in Text Classification: A Comparative Study of Explicit and Implicit Techniques
- Title(参考訳): テキスト分類における規則性の探索:明示的手法と暗黙的手法の比較研究
- Authors: Siva Rajesh Kasa, Aniket Goel, Karan Gupta, Sumegh Roychowdhury, Anish Bhanushali, Nikhil Pattisapu, Prasanna Srinivasa Murthy,
- Abstract要約: 日常分類(OC)は自然言語処理(NLP)における課題である。
OCに挑戦する以前のアプローチは、ラベルの順序性について明確に説明されるような、既存の変更や新規な損失関数の作成に重点を置いていた。
Pretrained Language Models (PLMs) の出現により、ラベルのtextbfimplicit セマンティクスを通じて、オーディナリティに取り組むことが可能になった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.197435100145382
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ordinal Classification (OC) is a widely encountered challenge in Natural Language Processing (NLP), with applications in various domains such as sentiment analysis, rating prediction, and more. Previous approaches to tackle OC have primarily focused on modifying existing or creating novel loss functions that \textbf{explicitly} account for the ordinal nature of labels. However, with the advent of Pretrained Language Models (PLMs), it became possible to tackle ordinality through the \textbf{implicit} semantics of the labels as well. This paper provides a comprehensive theoretical and empirical examination of both these approaches. Furthermore, we also offer strategic recommendations regarding the most effective approach to adopt based on specific settings.
- Abstract(参考訳): 正規分類(OC)は自然言語処理(NLP)において、感情分析、評価予測など様々な分野の応用において、広く直面している課題である。
OCに取り組むための従来のアプローチは、ラベルの順序性について、textbf{explicitly} が考慮する既存の機能や新規な損失関数の修正に重点を置いていた。
しかし、事前訓練された言語モデル(PLMs)が出現すると、ラベルの \textbf{implicit} セマンティクスを通じて順序性に取り組むことが可能になった。
本稿では,これら2つのアプローチの総合的理論的および実証的研究について述べる。
さらに、特定の設定に基づいて採用する最も効果的なアプローチについて、戦略的に推奨する。
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