Multi-label Classification

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RESEARCHarXiv CS.CL·hace 21d

Retrieval-Based Multi-Label Legal Annotation: Extensible, Data-Efficient and Hallucination-Free

El artículo propone la anotación legal multi-etiqueta como una tarea de recuperación, utilizando modelos congelados y k-vecinos más cercanos para asignar etiquetas. Este método logra una precisión competitiva y una alta eficiencia de datos en conjuntos de datos legales, reduciendo significativamente los costos computacionales en comparación con el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje.

Multi-label Classification LLMs Legal AI Data efficiency

RESEARCHarXiv CS.CL·hace 8d

Knowledge Graph-Enhanced Zero-Shot Topic Classification: A Multi-Strategy Comparative Study

Este artículo presenta un marco de clasificación de temas multi-etiqueta de disparo cero, investigando sistemáticamente cómo la ampliación del grafo de conocimiento por artículo afecta su rendimiento. Los autores prueban ocho métodos en quince LLMs y ocho conjuntos de datos multi-etiqueta, encontrando que la clasificación mejorada con palabras clave es el método de mejor rendimiento en el marco base.

Multi-label Classification LLMs Knowledge Graph Zero-Shot Topic Classification

RESEARCHDEV.to AI·10/5/2026

Learning Deep Latent Spaces for Multi-Label Classification

Esta investigación explora métodos para aprender espacios latentes profundos con el fin de mejorar la clasificación multietiqueta. Su objetivo es representar los datos en un espacio significativo de menor dimensión para una mayor precisión y eficiencia.

Multi-label Classification deep learning learning machine learning