論文の概要: A centroid based framework for text classification in itsm environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20667v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 15:44:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.319874
• Title: A centroid based framework for text classification in itsm environments
• Title（参考訳）: テキスト分類のためのセンタロイドベースのフレームワーク
• Authors: Hossein Mohanna, Ali Ait-Bachir,
• Abstract要約: 本稿では,カテゴリごとのセマンティック表現とセントロイド表現を分離したセマンティック分類フレームワークを提案する。 123カテゴリのチケット8,968枚で評価され、トレーニングの5.9倍、インクリメンタルアップデートの152倍の高速化を実現している。
• 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: Text classification with hierarchical taxonomies is a fundamental requirement in IT Service Management (ITSM) systems, where support tickets must be categorized into tree-structured taxonomies. We present a dual-embedding centroid-based classification framework that maintains separate semantic and lexical centroid representations per category, combining them through reciprocal rank fusion at inference time. The framework achieves performance competitive with Support Vector Machines (hierarchical F1: 0.731 vs 0.727) while providing interpretability through centroid representations. Evaluated on 8,968 ITSM tickets across 123 categories, this method achieves 5.9 times faster training and up to 152 times faster incremental updates. With 8.6-8.8 times speedup across batch sizes (100-1000 samples) when excluding embedding computation. These results make the method suitable for production ITSM environments prioritizing interpretability and operational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 階層分類を用いたテキスト分類はITSM(IT Service Management)システムの基本要件であり、サポートチケットを木構造分類に分類しなければならない。 本稿では,カテゴリごとのセマンティック表現とレキシカルセントロイド表現を分離したセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック このフレームワークはSupport Vector Machines(階層型F1: 0.731 vs 0.727)と性能を競い合う。 123カテゴリの8,968 ITSMチケットで評価され、トレーニングの5.9倍、インクリメンタルアップデートの152倍の高速化を実現している。 埋め込み計算を除いた場合、バッチサイズ(100-1000サンプル)で8.6-8.8倍のスピードアップを行う。 これらの結果から,解釈性と運用効率を優先したITS環境の製作に適した方法が得られた。

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