RESEARCHarXiv CS.CL·vor 27T
BoostTaxo: Zero-Shot Taxonomy Induction via Boosting-Style Agentic Reasoning and Constraint-Aware Calibration
BoostTaxo stellt ein neuartiges Boosting-Stil-LLM-Framework für die Zero-Shot-Taxonomieinduktion vor, das darauf abzielt, Einschränkungen bestehender Methoden in Bezug auf Generalisierung und Effizienz zu überwinden. Es verbessert die Taxonomiekonstruktion durch einen grob-zu-fein-Elternidentifikationsprozess, der Retrieval-augmented-Definition-Refinement und hybride Kandidatenauswahl nutzt.
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