論文の概要: Text Classification in the LLM Era - Where do we stand?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11830v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 14:25:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:18.474947
• Title: Text Classification in the LLM Era - Where do we stand?
• Title（参考訳）: LLM時代のテキスト分類 - どこに立つべきか?
• Authors: Sowmya Vajjala, Shwetali Shimangaud,
• Abstract要約: 大規模言語モデルはNLPに革命をもたらし、いくつかのタスクで劇的なパフォーマンス向上を示した。 テキスト分類におけるそのような言語モデルの役割と,他の手法との比較について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License:
• Abstract: Large Language Models revolutionized NLP and showed dramatic performance improvements across several tasks. In this paper, we investigated the role of such language models in text classification and how they compare with other approaches relying on smaller pre-trained language models. Considering 32 datasets spanning 8 languages, we compared zero-shot classification, few-shot fine-tuning and synthetic data based classifiers with classifiers built using the complete human labeled dataset. Our results show that zero-shot approaches do well for sentiment classification, but are outperformed by other approaches for the rest of the tasks, and synthetic data sourced from multiple LLMs can build better classifiers than zero-shot open LLMs. We also see wide performance disparities across languages in all the classification scenarios. We expect that these findings would guide practitioners working on developing text classification systems across languages.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルはNLPに革命をもたらし、いくつかのタスクで劇的なパフォーマンス向上を示した。 本稿では、テキスト分類におけるそのような言語モデルの役割と、より小さな事前学習言語モデルに依存する他のアプローチとの比較について検討する。 8言語にまたがる32のデータセットを考慮し、ゼロショット分類、少数ショット微調整、および合成データベース分類器を、完全な人間のラベル付きデータセットを用いて構築した分類器と比較した。 その結果、ゼロショット手法は感情分類に適しているが、残りのタスクでは他の手法よりも優れており、複数のLLMから得られた合成データはゼロショットオープンなLLMよりも優れた分類器を構築することができることがわかった。 また、すべての分類シナリオにおいて、言語間での幅広いパフォーマンス格差も見られます。 これらの発見が、言語横断のテキスト分類システムの開発に取り組む実践者のガイドになることを期待している。

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