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- Chain-of-Layer: Iteratively Prompting Large Language Models for Taxonomy Induction from Limited Examples [36.6]
Chain-of-Layerは、特定のエンティティセットから誘導されるように設計された、コンテキスト学習フレームワークである。 実世界の4つのベンチマークにおいて,Chain-of-Layerが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 12 Feb 2024 03:05:54 GMT)
- 自動分類のためのプロンプトテクニックの提案。zeroshot設定のCoL-Zero(GPT-4)が非常に強力だけど、リークの疑いなどが気になるところではある。（実用上はあまり問題にならない気はしつつ）
- リポジトリはQingkaiZeng/Chain-of-Layer: Code for Chain-of-Layer (github.com)
- TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel Topic Clusters [57.6]
我々はTaxoComというトピック分類の完成のための新しい枠組みを提案する。 TaxoComは、用語と文書の新たなサブトピッククラスタを発見する。 (i)局所的判別的埋め込みは、既知の(すなわち与えられた)サブトピック間で識別可能なテキスト埋め込み空間を最適化し、 (ii)新規適応クラスタリングは、既知のサブトピックまたは新しいサブトピックのいずれかに用語を割り当てる。 2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から高品質なトピック分類を生成するだけでなく、下流タスクにおける他のすべてのベースラインよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 19 Jan 2022 20:02:10 GMT)- ユーザから与えられたトピック情報を不完全と仮定し、新規のトピックを見つける事が可能なTopic Taxonomy手法の提案。人間の評価により優れた出力であることを確認したとのこと。