論文の概要: A Multi-Stage Framework with Taxonomy-Guided Reasoning for Occupation Classification Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12989v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 09:44:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:34:48.524455
• Title: A Multi-Stage Framework with Taxonomy-Guided Reasoning for Occupation Classification Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた作業分類のための分類誘導推論を用いたマルチステージフレームワーク
• Authors: Palakorn Achananuparp, Ee-Peng Lim,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は、その豊富な世界知識とコンテキスト内学習能力によって約束される。 そこで本研究では,推測,検索,再評価の段階からなる多段階フレームワークを提案する。 以上の結果から,既存のLCM法よりも優れたフレームワークであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.350477885980512
• License:
• Abstract: Automatically annotating job data with standardized occupations from taxonomies, known as occupation classification, is crucial for labor market analysis. However, this task is often hindered by data scarcity and the challenges of manual annotations. While large language models (LLMs) hold promise due to their extensive world knowledge and in-context learning capabilities, their effectiveness depends on their knowledge of occupational taxonomies, which remains unclear. In this study, we assess the ability of LLMs to generate precise taxonomic entities from taxonomy, highlighting their limitations. To address these challenges, we propose a multi-stage framework consisting of inference, retrieval, and reranking stages, which integrates taxonomy-guided reasoning examples to enhance performance by aligning outputs with taxonomic knowledge. Evaluations on a large-scale dataset show significant improvements in classification accuracy. Furthermore, we demonstrate the framework's adaptability for multi-label skill classification. Our results indicate that the framework outperforms existing LLM-based methods, offering a practical and scalable solution for occupation classification and related tasks across LLMs.
• Abstract（参考訳）: 労働市場分析において,職業分類として知られる分類学の標準化された職業データの自動注釈付けが不可欠である。 しかし、このタスクは、データ不足と手動アノテーションの課題によってしばしば妨げられます。 大規模言語モデル(LLM)は、世界的知識と文脈内学習能力によって約束されるが、その有効性は職業分類学の知識に依存するが、未だに不明である。 本研究では, LLMが分類学から正確な分類学的実体を生成する能力を評価し, その限界を明らかにする。 これらの課題に対処するため,分類学的知識とアウトプットの整合化による性能向上のために,分類学指導による推論,検索,再評価の段階からなる多段階フレームワークを提案する。 大規模データセットの評価では、分類精度が大幅に向上した。 さらに,マルチラベルスキル分類におけるフレームワークの適応性を示す。 以上の結果から,本フレームワークは従来のLCM手法よりも優れた性能を示し,LCM全体の職業分類や関連タスクに対して,実用的でスケーラブルなソリューションを提供する。

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