論文の概要: A Survey of Text Classification Under Class Distribution Shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12965v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 15:46:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:09:18.778361
- Title: A Survey of Text Classification Under Class Distribution Shift
- Title（参考訳）: クラス分布シフトに基づくテキスト分類に関する調査
- Authors: Adriana Valentina Costache, Silviu Florin Gheorghe, Eduard Gabriel Poesina, Paul Irofti, Radu Tudor Ionescu,
- Abstract要約: 日々の実践では、テストデータの分布は時間とともに変化し、機械学習モデルの適用を妨げる。
分散シフトが自然に起こる分野の1つは、人々が議論すべき新しいトピックを見つけるため、テキスト分類である。
分散シフトの種類と対応する問題定式化を定義する制約に基づいて,本領域の手法を分割する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.204466949038284
- License:
- Abstract: The basic underlying assumption of machine learning (ML) models is that the training and test data are sampled from the same distribution. However, in daily practice, this assumption is often broken, i.e.~the distribution of the test data changes over time, which hinders the application of conventional ML models. One domain where the distribution shift naturally occurs is text classification, since people always find new topics to discuss. To this end, we survey research articles studying open-set text classification and related tasks. We divide the methods in this area based on the constraints that define the kind of distribution shift and the corresponding problem formulation, i.e.~learning with the Universum, zero-shot learning, and open-set learning. We next discuss the predominant mitigation approaches for each problem setup. Finally, we identify several future work directions, aiming to push the boundaries beyond the state of the art. Interestingly, we find that continual learning can solve many of the issues caused by the shifting class distribution. We maintain a list of relevant papers at https://github.com/Eduard6421/Open-Set-Survey.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルの基本的な前提は、トレーニングとテストデータが同じ分布からサンプリングされることである。
しかし、日々の実践では、この仮定はしばしば破られ、すなわち...時間とともにテストデータの分布が変化し、従来のMLモデルの適用が妨げられる。
分散シフトが自然に起こる分野の1つは、人々が議論すべき新しいトピックを見つけるため、テキスト分類である。
そこで本稿では,オープンセットテキスト分類とその関連課題について調査する。
本研究では,分散シフトの種類とそれに対応する問題定式化を定義する制約,すなわち大学での学習,ゼロショット学習,オープンセット学習に基づいて,この分野の手法を分割する。
次に、各問題設定に対する主な緩和アプローチについて論じる。
最後に、最先端技術を超えて境界を推し進めることを目的として、今後の作業方向を特定します。
興味深いことに、継続学習は、シフトするクラス分布に起因する多くの問題を解決することができる。
関連論文のリストはhttps://github.com/Eduard6421/Open-Set-Survey.comにある。
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