論文の概要: LLM Teacher-Student Framework for Text Classification With No Manually Annotated Data: A Case Study in IPTC News Topic Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19638v1
- Date: Fri, 29 Nov 2024 11:42:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:20:47.932534
- Title: LLM Teacher-Student Framework for Text Classification With No Manually Annotated Data: A Case Study in IPTC News Topic Classification
- Title(参考訳): 手書き注釈のないテキスト分類のためのLLM教師学習フレームワーク:IPTCニューストピック分類を事例として
- Authors: Taja Kuzman, Nikola Ljubešić,
- Abstract要約: 本稿では,適切な大きさの多言語ニュース分類モデルを開発するための教師学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、IPTCメディアトピックトレーニングデータセットを開発するための教師モデルとして、ジェネレーティブ事前学習トランスフォーマー(GPT)モデルを使用している。
生徒モデルは教師モデルに匹敵する高いパフォーマンスを達成する。
我々は,IPTCメディアトピックスキーマの上位カテゴリで多言語分類が可能な,最高のニューストピックを公表する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.450536872346658
- License:
- Abstract: With the ever-increasing number of news stories available online, classifying them by topic, regardless of the language they are written in, has become crucial for enhancing readers' access to relevant content. To address this challenge, we propose a teacher-student framework based on large language models (LLMs) for developing multilingual news classification models of reasonable size with no need for manual data annotation. The framework employs a Generative Pretrained Transformer (GPT) model as the teacher model to develop an IPTC Media Topic training dataset through automatic annotation of news articles in Slovenian, Croatian, Greek, and Catalan. The teacher model exhibits a high zero-shot performance on all four languages. Its agreement with human annotators is comparable to that between the human annotators themselves. To mitigate the computational limitations associated with the requirement of processing millions of texts daily, smaller BERT-like student models are fine-tuned on the GPT-annotated dataset. These student models achieve high performance comparable to the teacher model. Furthermore, we explore the impact of the training data size on the performance of the student models and investigate their monolingual, multilingual and zero-shot cross-lingual capabilities. The findings indicate that student models can achieve high performance with a relatively small number of training instances, and demonstrate strong zero-shot cross-lingual abilities. Finally, we publish the best-performing news topic classifier, enabling multilingual classification with the top-level categories of the IPTC Media Topic schema.
- Abstract(参考訳): オンラインのニュース記事が増え続けている中で、どの言語で書かれたかに関わらずトピックごとに分類することが、読者が関連コンテンツにアクセスできるようにする上で重要になっている。
この課題に対処するために、手動データアノテーションを必要とせず、適切な大きさの多言語ニュース分類モデルを開発するために、大規模言語モデル(LLM)に基づく教師学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは教師モデルとして生成事前学習型トランスフォーマー(GPT)モデルを使用し、スロベニア、クロアチア、ギリシャ、カタルーニャのニュース記事の自動アノテーションを通じてIPTCメディアトピックトレーニングデータセットを開発する。
教師モデルは、4つの言語で高いゼロショット性能を示す。
ヒトのアノテーターとの合意は、ヒトのアノテーター自身と同等である。
何百万ものテキストを毎日処理する必要があるという計算制限を緩和するために、小さなBERTのような学生モデルはGPTアノテーション付きデータセットで微調整される。
これらの学生モデルは、教師モデルに匹敵する高いパフォーマンスを達成する。
さらに,学習者モデルの性能に及ぼすトレーニングデータサイズの影響について検討し,単言語,多言語,ゼロショットの言語間能力について検討する。
その結果,学生モデルは比較的少数の訓練インスタンスで高い性能を達成でき,強いゼロショット・クロスランガル能力を示すことが示唆された。
最後に,IPTCメディアトピックスキーマの上位カテゴリと多言語分類が可能な,最高のニューストピック分類器を公表する。
関連論文リスト
- Language Models for Text Classification: Is In-Context Learning Enough? [54.869097980761595]
最近の基礎言語モデルでは、ゼロショットや少数ショットの設定で多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスが示されている。
より標準的なアプローチよりもこれらのモデルの利点は、自然言語(prompts)で書かれた命令を理解する能力である。
これにより、アノテーション付きインスタンスが限られているドメインのテキスト分類問題に対処するのに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T12:47:39Z) - CroissantLLM: A Truly Bilingual French-English Language Model [42.03897426049679]
英語とフランス語のトークンセットを事前訓練した1.3B言語モデルであるCroissantLLMを紹介する。
我々は、英語とフランス語の事前学習データ比率1:1で、本質的なバイリンガルモデルを訓練するアプローチを開拓した。
英語以外のパフォーマンスを評価するため、新しいベンチマークである FrenchBench を作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T17:17:55Z) - Cross-Lingual NER for Financial Transaction Data in Low-Resource
Languages [70.25418443146435]
半構造化テキストデータにおける言語間名前認識のための効率的なモデリングフレームワークを提案する。
我々は2つの独立したSMSデータセットを英語とアラビア語で使用し、それぞれが半構造化された銀行取引情報を持っている。
わずか30のラベル付きサンプルにアクセスすることで、我々のモデルは、英語からアラビア語までの商人、金額、その他の分野の認識を一般化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T00:45:42Z) - XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented
Languages [105.54207724678767]
データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。
我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。
XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T18:00:03Z) - Unified Model Learning for Various Neural Machine Translation [63.320005222549646]
既存の機械翻訳(NMT)研究は主にデータセット固有のモデルの開発に焦点を当てている。
我々は,NMT(UMLNMT)のための統一モデル学習モデル(Unified Model Learning for NMT)を提案する。
OurNMTは、データセット固有のモデルよりも大幅に改善され、モデルデプロイメントコストが大幅に削減される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T12:21:52Z) - SMTCE: A Social Media Text Classification Evaluation Benchmark and
BERTology Models for Vietnamese [3.0938904602244355]
本稿では,様々なSMTCタスクを対象としたデータセットとモデルの収集として,ソーシャルメディアテキスト分類評価(SMTCE)ベンチマークを紹介する。
我々は,多言語BERTベースモデルと単言語BERTベースモデルの有効性をベンチマークで実装し,解析する。
このベンチマークは、多言語および単言語BERTベースのモデルを客観的に評価し、ベトナム語のBERTologyに関する将来の研究に役立つだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T16:33:46Z) - TunBERT: Pretrained Contextualized Text Representation for Tunisian
Dialect [0.0]
表現不足言語に対するモノリンガルトランスフォーマーに基づく言語モデルのトレーニングの実現可能性について検討する。
構造化データの代わりにノイズの多いWebクローリングデータを使用することは、そのような非標準言語にとってより便利であることを示す。
我々の最高のパフォーマンスTunBERTモデルは、下流の3つのタスクすべてにおいて最先端のタスクに到達または改善します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T15:49:50Z) - UNKs Everywhere: Adapting Multilingual Language Models to New Scripts [103.79021395138423]
マルチリンガルBERT(mBERT)やXLM-Rのような多言語言語モデルは、様々なNLPタスクに対して最先端の言語間転送性能を提供する。
キャパシティの制限と事前トレーニングデータの大きな差のため、リソース豊富な言語とリソースを対象とする言語には大きなパフォーマンスギャップがある。
本稿では,事前学習した多言語モデルの低リソース言語や未知のスクリプトへの高速かつ効果的な適応を可能にする新しいデータ効率手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T11:37:28Z) - Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language
Model [58.27176041092891]
最近の研究は、大規模未ラベルテキストに対する言語間言語モデルの事前学習が、大幅な性能向上をもたらすことを示唆している。
本稿では,絡み合った事前学習した言語間表現からドメイン固有の特徴を自動的に抽出する,教師なし特徴分解手法を提案する。
提案モデルでは、相互情報推定を利用して、言語間モデルによって計算された表現をドメイン不変部分とドメイン固有部分に分解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T16:00:42Z) - ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding [0.7646713951724012]
本稿ではペルシャ語用単言語BERT(ParsBERT)を提案する。
他のアーキテクチャや多言語モデルと比較すると、最先端のパフォーマンスを示している。
ParsBERTは、既存のデータセットや合成データセットを含む、すべてのデータセットでより高いスコアを取得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T05:05:32Z) - Cross-lingual Information Retrieval with BERT [8.052497255948046]
本稿では、人気のある双方向言語モデルBERTを用いて、英語クエリと外国語文書の関係をモデル化し、学習する。
BERTに基づく深部関係マッチングモデルを導入し,教師の弱い事前学習多言語BERTモデルを微調整して訓練する。
短い英語クエリに対するリトアニア語文書の検索実験の結果、我々のモデルは有効であり、競争ベースラインのアプローチよりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T23:32:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。