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Strategy Comparison for Semantic Zero-Shot Taxonomy Filters

Hamm, Andreas (2022) Strategy Comparison for Semantic Zero-Shot Taxonomy Filters. 4th International Open Search Symposium (OSSYM 2022), 10.-12. Okt. 2022, Genf, Schweiz.

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Kurzfassung

In information retrieval, categorised filtering based on subject-related taxonomies is a way of supporting users in formulating their information needs in an efficient way. Progress in machine learning classification algorithms has made it possible to automatize the task of tagging or category assignment in a generally acceptable manner, provided a sufficient number of labelled example documents from all categories is put into the training process. The latter requirement, however, is a serious obstacle for a flexible use over a broad range of domains and in areas with limited amount of training data available. This contribution shows the outcome of experiments with transformer-based zero-shot text classification methods which work without any specific training. Using taxonomy descriptions, sentence aggregation with saturation, and hierarchical consistency, this approach can be enhanced to perform nearly as well as more elaborate classifiers.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190966/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Strategy Comparison for Semantic Zero-Shot Taxonomy Filters
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hamm, AndreasAndreas.Hamm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5854-851XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:akzeptierter Beitrag
Stichwörter:information retrieval; text classification; transformer-based language models; taxonomies
Veranstaltungstitel:4th International Open Search Symposium (OSSYM 2022)
Veranstaltungsort:Genf, Schweiz
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:10.-12. Okt. 2022
Veranstalter :Open Search Foundation; CERN
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - MeToDiO, D - OpenSearch@DLR
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > Intelligente und verteilte Systeme
Institut für Softwaretechnologie
Hinterlegt von: Hamm, Dr. Andreas
Hinterlegt am:29 Nov 2022 11:58
Letzte Änderung:29 Nov 2022 11:58

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