論文の概要: Introducing Three New Benchmark Datasets for Hierarchical Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19119v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 13:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:01.540284
• Title: Introducing Three New Benchmark Datasets for Hierarchical Text Classification
• Title（参考訳）: 階層型テキスト分類のための3つのベンチマークデータセットの導入
• Authors: Jaco du Toit, Herman Redelinghuys, Marcel Dunaiski,
• Abstract要約: 研究出版分野において,HTCのベンチマークデータセットを新たに3つ導入する。 本稿では,データセットの信頼性とロバスト性を改善するために,それらの分類を組み合わせるアプローチを提案する。 クラスタリングに基づく分析によって作成した3つのデータセットを評価し,提案手法が高品質なデータセットを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hierarchical Text Classification (HTC) is a natural language processing task with the objective to classify text documents into a set of classes from a structured class hierarchy. Many HTC approaches have been proposed which attempt to leverage the class hierarchy information in various ways to improve classification performance. Machine learning-based classification approaches require large amounts of training data and are most-commonly compared through three established benchmark datasets, which include the Web Of Science (WOS), Reuters Corpus Volume 1 Version 2 (RCV1-V2) and New York Times (NYT) datasets. However, apart from the RCV1-V2 dataset which is well-documented, these datasets are not accompanied with detailed description methodologies. In this paper, we introduce three new HTC benchmark datasets in the domain of research publications which comprise the titles and abstracts of papers from the Web of Science publication database. We first create two baseline datasets which use existing journal-and citation-based classification schemas. Due to the respective shortcomings of these two existing schemas, we propose an approach which combines their classifications to improve the reliability and robustness of the dataset. We evaluate the three created datasets with a clustering-based analysis and show that our proposed approach results in a higher quality dataset where documents that belong to the same class are semantically more similar compared to the other datasets. Finally, we provide the classification performance of four state-of-the-art HTC approaches on these three new datasets to provide baselines for future studies on machine learning-based techniques for scientific publication classification.
• Abstract（参考訳）: Hierarchical Text Classification (HTC)は、テキスト文書を構造化されたクラス階層からクラスに分類することを目的とした自然言語処理タスクである。 クラス階層情報を様々な方法で活用し、分類性能を向上させるために、多くのHTCアプローチが提案されている。 機械学習ベースの分類アプローチは、大量のトレーニングデータを必要とし、Web Of Science(WOS)、Reuters Corpus Volume 1 Version 2(RCV1-V2)、New York Times(NYT)データセットを含む、確立された3つのベンチマークデータセットを通じて、最も一般的である。 しかし、十分に文書化されているRCV1-V2データセットとは別に、これらのデータセットには詳細な記述方法がない。 本稿では,論文のタイトルと要約をWeb of Scienceの出版データベースから作成する研究出版分野における新たなHTCベンチマークデータセットを3つ紹介する。 まず、既存のジャーナルと引用に基づく分類スキーマを使用する2つのベースラインデータセットを作成します。 これら2つの既存スキーマの欠点により、データセットの信頼性と堅牢性を改善するために、それらの分類を組み合わせるアプローチを提案する。 クラスタリングに基づく分析によって作成した3つのデータセットを評価し,提案手法により,同一クラスに属する文書が他のデータセットと意味的に類似しているような,高品質なデータセットが得られることを示す。 最後に、これらの3つの新しいデータセットに対して、最新のHTCの4つのアプローチの分類性能を提供し、科学出版分類のための機械学習ベースの技術に関する将来の研究のベースラインを提供する。

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