Uncertainty Estimation for the Open-Set Text Classification systems

Diese Arbeit konzentriert sich auf die genaue Unsicherheitsabschätzung für Open-Set-Textklassifizierung (OSTC)-Systeme, bei denen Textproben in bestehende Klassen eingeteilt oder als unbekannt abgelehnt werden können. Sie adaptiert die Holistic Uncertainty Estimation (HolUE)-Methode für den Textbereich, um Text- und Galerieunsicherheiten zu erfassen, und schlägt einen neuen OSTC-Benchmark vor.