論文の概要: Efficient Few-shot Learning for Multi-label Classification of Scientific Documents with Many Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05770v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:41:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:59:37.067242
• Title: Efficient Few-shot Learning for Multi-label Classification of Scientific Documents with Many Classes
• Title（参考訳）: 多様な学級を有する学術文書の多ラベル分類のための効率的なFew-shot学習
• Authors: Tim Schopf, Alexander Blatzheim, Nektarios Machner, Florian Matthes,
• Abstract要約: FusionSentは、多くのクラスで科学文書を数ショットで分類するための効率的かつ迅速なアプローチである。 実験の結果、FusionSentは平均6.0$$F_1$labelポイントで強いベースラインを著しく上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.51779041553597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific document classification is a critical task and often involves many classes. However, collecting human-labeled data for many classes is expensive and usually leads to label-scarce scenarios. Moreover, recent work has shown that sentence embedding model fine-tuning for few-shot classification is efficient, robust, and effective. In this work, we propose FusionSent (Fusion-based Sentence Embedding Fine-tuning), an efficient and prompt-free approach for few-shot classification of scientific documents with many classes. FusionSent uses available training examples and their respective label texts to contrastively fine-tune two different sentence embedding models. Afterward, the parameters of both fine-tuned models are fused to combine the complementary knowledge from the separate fine-tuning steps into a single model. Finally, the resulting sentence embedding model is frozen to embed the training instances, which are then used as input features to train a classification head. Our experiments show that FusionSent significantly outperforms strong baselines by an average of $6.0$ $F_{1}$ points across multiple scientific document classification datasets. In addition, we introduce a new dataset for multi-label classification of scientific documents, which contains 183,565 scientific articles and 130 classes from the arXiv category taxonomy. Code and data are available at https://github.com/sebischair/FusionSent.
• Abstract（参考訳）: 科学的文書分類は重要な課題であり、しばしば多くのクラスが関与する。 しかし、多くのクラスのためにラベル付きデータを収集するのは高価であり、通常はラベル付きシナリオにつながる。 さらに、近年の研究では、数ショット分類のための文埋め込みモデルによる微調整が効率的で堅牢で効果的であることが示されている。 本研究はFusionSent(Fusion-based Sentence Embedding Fine-tuning)を提案する。 FusionSentは利用可能なトレーニング例とラベルテキストを使用して、対照的に2つの異なる文埋め込みモデルを微調整する。 その後、両方の微調整モデルのパラメータを融合させて、個別の微調整ステップからの相補的な知識を1つのモデルに組み合わせる。 最後に、結果の文埋め込みモデルを凍結してトレーニングインスタンスを埋め込む。 我々の実験は、FusionSentが複数の科学的文書分類データセットで平均6.0ドルのF_{1}$ポイントで強いベースラインを著しく上回ることを示した。 さらに,研究論文183,565件と,arXiv分類学の130科を含む,科学文献の多ラベル分類のための新しいデータセットについても紹介する。 コードとデータはhttps://github.com/sebischair/FusionSent.comで公開されている。

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