Multi-label Classification

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RESEARCHarXiv CS.CL·21d atrás

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

O artigo propõe a anotação legal multi-rótulo como uma tarefa de recuperação, utilizando modelos congelados e k-vizinhos mais próximos para atribuir rótulos. Este método alcança precisão competitiva e alta eficiência de dados em conjuntos de dados jurídicos, reduzindo significativamente os custos computacionais em comparação com o ajuste fino de grandes modelos de linguagem.

Multi-label Classification LLMs Legal AI Data efficiency

RESEARCHarXiv CS.CL·8d atrás

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

Este artigo propõe uma estrutura de classificação de tópicos multi-rótulo zero-shot, investigando sistematicamente como o aumento do grafo de conhecimento por artigo afeta seu desempenho. Os autores testam oito métodos em quinze LLMs e oito conjuntos de dados multi-rótulo, concluindo que a classificação aprimorada por palavras-chave é o método com melhor desempenho na estrutura base.

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

RESEARCHDEV.to AI·10/05/2026

Learning Deep Latent Spaces for Multi-Label Classification

Esta pesquisa explora métodos para aprender espaços latentes profundos para aprimorar a classificação multi-rótulos. O objetivo é representar os dados em um espaço de menor dimensão e significativo para maior precisão e eficiência.

Multi-label Classification deep learning learning machine learning