TELEClass: Taxonomy Enrichment and LLM-Enhanced Hierarchical Text Classification with Minimal Supervision

핵심 개념

Hierarchical text classification with minimal supervision using Taxonomy Enrichment and LLM enhancement.

초록

• Hierarchical text classification is essential in text mining.
• TELEClass enhances label taxonomy with class-indicative terms.
• LLMs are used for data annotation and tailored for hierarchical label space.
• Experiments show TELEClass outperforms previous methods.

통계

Hierarchical text classification aims to categorize each document into a set of classes in a label taxonomy.
Most earlier works focus on fully or semi-supervised methods that require a large amount of human annotated data.
TELEClass can outperform previous weakly-supervised hierarchical text classification methods and LLM-based zero-shot prompting methods on two public datasets.

인용구

"Most earlier works tackle this task in fully supervised or semi-supervised settings."
"Experiments show that TELEClass can outperform previous weakly-supervised hierarchical text classification methods."

핵심 통찰 요약

TELEClass

by Yunyi Zhang,... 게시일 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00165.pdf

더 깊은 질문

질문 1

TELEClass 이상으로 계층적 텍스트 분류를 어떻게 더 개선할 수 있을까요?

대답 1

TELEClass는 최소한의 감독만을 활용하여 계층적 텍스트 분류를 효과적으로 수행하는 방법을 제시합니다. 그러나 더 나아가기 위해서는 몇 가지 개선점이 있습니다. 첫째로, 더 정교한 특성 추출 및 선택 알고리즘을 도입하여 더 정확한 핵심 클래스를 식별할 수 있도록 개선할 수 있습니다. 둘째로, 더 많은 데이터 확장 및 증강 기술을 도입하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 다양한 텍스트 분류 모델과의 앙상블을 고려하여 성능을 향상시킬 수도 있습니다.

질문 2

텍스트 분류에서 최소한의 감독만을 의존하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요?

대답 2

텍스트 분류에서 최소한의 감독만을 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 단점을 가지고 있습니다. 첫째로, 최소한의 감독만을 사용하면 모델이 덜 정확하고 일반화되지 않을 수 있습니다. 더 많은 인간의 감독이 필요한 경우에 비해 모델의 성능이 제한될 수 있습니다. 둘째로, 레이블이 부족하거나 불균형한 경우 모델이 적절한 학습을 수행하기 어려울 수 있습니다. 또한, 최소한의 감독만을 사용하면 모델이 특정 클래스나 패턴을 놓칠 수 있습니다.

질문 3

TELEClass에서 얻은 통찰을 텍스트 분류 이외의 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있을까요?

대답 3

TELEClass의 통찰은 텍스트 분류 이외의 다른 영역에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류나 음성 인식과 같은 영역에서도 최소한의 감독만을 활용하여 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있습니다. 또한, TELEClass의 데이터 증강 및 특성 추출 기술은 다양한 기계 학습 작업에 적용될 수 있으며, 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방법론은 다양한 분야에서 데이터 효율성과 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.