論文の概要: LLM-as-classifier: Semi-Supervised, Iterative Framework for Hierarchical Text Classification using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16478v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 15:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.435242
• Title: LLM-as-classifier: Semi-Supervised, Iterative Framework for Hierarchical Text Classification using Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-as-classifier:大規模言語モデルを用いた階層型テキスト分類のための半監督的反復的フレームワーク
• Authors: Doohee You, Andy Parisi, Zach Vander Velden, Lara Dantas Inojosa,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないテキストデータを解析する前例のない機能を提供している。 標準的な微調整アプローチはリソース集約的であり、実世界のデータ分散の動的な性質にしばしば苦労する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has provided unprecedented capabilities for analyzing unstructured text data. However, deploying these models as reliable, robust, and scalable classifiers in production environments presents significant methodological challenges. Standard fine-tuning approaches can be resource-intensive and often struggle with the dynamic nature of real-world data distributions, which is common in the industry. In this paper, we propose a comprehensive, semi-supervised framework that leverages the zero- and few-shot capabilities of LLMs for building hierarchical text classifiers as a framework for a solution to these industry-wide challenges. Our methodology emphasizes an iterative, human-in-the-loop process that begins with domain knowledge elicitation and progresses through prompt refinement, hierarchical expansion, and multi-faceted validation. We introduce techniques for assessing and mitigating sequence-based biases and outline a protocol for continuous monitoring and adaptation. This framework is designed to bridge the gap between the raw power of LLMs and the practical need for accurate, interpretable, and maintainable classification systems in industry applications.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、構造化されていないテキストデータを解析する前例のない機能を提供した。 しかし、これらのモデルを信頼性、堅牢、スケーラブルな分類器として本番環境にデプロイすることは、重要な方法論上の課題である。 標準的な微調整アプローチは、リソース集約的であり、業界で一般的な実世界のデータ分散の動的な性質に苦慮することが多い。 本稿では,LLMのゼロショットと少数ショット機能を利用して,階層型テキスト分類器を構築するための総合的,半教師付きフレームワークを提案する。 提案手法は,ドメイン知識の活用から始まり,迅速な洗練,階層的拡張,多面的検証を通じて進展する,反復的かつヒューマン・イン・ザ・ループなプロセスを強調する。 シーケンスベースのバイアスを評価し緩和する手法を導入し、継続的監視と適応のためのプロトコルの概要を示す。 このフレームワークは、LLMの原動力と、産業アプリケーションにおける正確で解釈可能で保守可能な分類システムに対する実践的な必要性のギャップを埋めるように設計されている。

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