論文の概要: Leveraging Label Semantics and Meta-Label Refinement for Multi-Label Question Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01841v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 06:27:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:43:41.967923
- Title: Leveraging Label Semantics and Meta-Label Refinement for Multi-Label Question Classification
- Title（参考訳）: 複数ラベル質問分類のためのラベルセマンティクスとメタラベルリファインメントの活用
- Authors: Shi Dong, Xiaobei Niu, Rui Zhong, Zhifeng Wang, Mingzhang Zuo,
- Abstract要約: 本稿では,新手法RR2QCを多ラベル質問分類に適用する。
ラベルセマンティクスとメタラベルの改良を使用して、パーソナライズされた学習とリソースレコメンデーションを強化する。
実験の結果,RR2QCはPrecision@kとF1スコアの既存の分類方法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19022605804112
- License:
- Abstract: Accurate annotation of educational resources is critical in the rapidly advancing field of online education due to the complexity and volume of content. Existing classification methods face challenges with semantic overlap and distribution imbalance of labels in the multi-label context, which impedes effective personalized learning and resource recommendation. This paper introduces RR2QC, a novel Retrieval Reranking method To multi-label Question Classification by leveraging label semantics and meta-label refinement. Firstly, RR2QC leverages semantic relationships within and across label groups to enhance pre-training strategie in multi-label context. Next, a class center learning task is introduced, integrating label texts into downstream training to ensure questions consistently align with label semantics, retrieving the most relevant label sequences. Finally, this method decomposes labels into meta-labels and trains a meta-label classifier to rerank the retrieved label sequences. In doing so, RR2QC enhances the understanding and prediction capability of long-tail labels by learning from meta-labels frequently appearing in other labels. Addtionally, a Math LLM is used to generate solutions for questions, extracting latent information to further refine the model's insights. Experimental results demonstrate that RR2QC outperforms existing classification methods in Precision@k and F1 scores across multiple educational datasets, establishing it as a potent enhancement for online educational content utilization.
- Abstract（参考訳）: 教育資源の正確なアノテーションは、コンテンツの複雑さと量のために、オンライン教育の急速に進歩する分野において重要である。
既存の分類手法では, ラベルの重なり合いや分布の不均衡が問題となり, 効果的な個別学習や資源レコメンデーションを阻害する。
本稿では,ラベルのセマンティクスとメタラベルの精巧化を活用して,複数ラベル問合せ分類のための新手法RR2QCを紹介する。
まず、RR2QCはラベルグループ内およびラベルグループ間の意味的関係を利用して、複数ラベルコンテキストにおける事前学習戦略を強化する。
次に、クラスセンター学習タスクを導入し、ラベルテキストを下流トレーニングに統合し、質問がラベルセマンティクスと一貫して一致することを保証し、最も関連するラベルシーケンスを検索する。
最後に、ラベルをメタラベルに分解し、メタラベル分類器を訓練して、検索したラベルシーケンスをリランクする。
RR2QCは他のラベルに頻繁に現れるメタラベルから学習することで、ロングテールラベルの理解と予測能力を高める。
さらに、Math LLMは質問に対する解を生成するために使われ、潜在情報を抽出してモデルの洞察をさらに洗練させる。
実験の結果、RR2QCはPrecision@kとF1スコアの既存の分類方法よりも優れており、オンライン教育コンテンツ利用の強力な強化として確立されている。
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