論文の概要: Mitigating Boundary Ambiguity and Inherent Bias for Text Classification in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07001v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 06:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 17:13:54.225509
• Title: Mitigating Boundary Ambiguity and Inherent Bias for Text Classification in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるテキスト分類における境界曖昧さと継承バイアスの緩和
• Authors: Zhenyi Lu, Jie Tian, Wei Wei, Xiaoye Qu, Yu Cheng, Wenfeng xie, Dangyang Chen,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) がテキスト分類における選択肢の数や配置の変化に対して脆弱であることを示す。 重要なボトルネックは、曖昧な決定境界と、特定のトークンや位置に対する固有のバイアスから生じます。 我々のアプローチは、ペア比較が境界のあいまいさと固有のバイアスを効果的に緩和できるという経験的観察に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.085614720512744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text classification is a crucial task encountered frequently in practical scenarios, yet it is still under-explored in the era of large language models (LLMs). This study shows that LLMs are vulnerable to changes in the number and arrangement of options in text classification. Our extensive empirical analyses reveal that the key bottleneck arises from ambiguous decision boundaries and inherent biases towards specific tokens and positions. To mitigate these issues, we make the first attempt and propose a novel two-stage classification framework for LLMs. Our approach is grounded in the empirical observation that pairwise comparisons can effectively alleviate boundary ambiguity and inherent bias. Specifically, we begin with a self-reduction technique to efficiently narrow down numerous options, which contributes to reduced decision space and a faster comparison process. Subsequently, pairwise contrastive comparisons are employed in a chain-of-thought manner to draw out nuances and distinguish confusable options, thus refining the ambiguous decision boundary. Extensive experiments on four datasets (Banking77, HWU64, LIU54, and Clinic150) verify the effectiveness of our framework. Furthermore, benefitting from our framework, various LLMs can achieve consistent improvements. Our code and data are available in \url{https://github.com/Chuge0335/PC-CoT}.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類は実践的なシナリオで頻繁に発生する重要な課題であるが、大きな言語モデル(LLM)の時代にはまだ解明されていない。 本研究は,LLMがテキスト分類におけるオプションの数や配置の変化に対して脆弱であることを示す。 我々の広範な実証分析により、重要なボトルネックは不明瞭な決定境界と特定のトークンや位置に対する固有のバイアスから生じることが明らかになった。 これらの問題を緩和するため,LLMのための新しい2段階分類フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ペア比較が境界のあいまいさと固有のバイアスを効果的に緩和できるという経験的観察に基づいている。 具体的には、多数の選択肢を効率的に絞り込む自己還元手法から始め、決定空間の削減とより高速な比較プロセスに寄与する。 その後、相互に対照的な比較がチェーン・オブ・シントで行われ、ニュアンスを引き出し、不確定な選択肢を区別し、曖昧な決定境界を洗練させる。 4つのデータセット(Banking77, HWU64, LIU54, クリニック150)の大規模な実験により, 本フレームワークの有効性が検証された。 さらに、我々のフレームワークの利点は、様々なLLMが一貫した改善を達成できることです。 我々のコードとデータは \url{https://github.com/Chuge0335/PC-CoT} で利用可能です。

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