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文本嫁接：用于文本分类中少数类的近分布弱监督
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了文本嫁接框架，综合了弱监督文本分类、伪标签、LLM和少数类数据合成的优势。通过使用LLM挖掘掩码模板并填充合成文本，改进了挖掘或合成少数类数据的效果。通过分析和案例研究来理解文本嫁接的特性。
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关键要点
- 提出了一种名为文本嫁接的新框架。
- 综合了弱监督文本分类、伪标签、LLM和少数类数据合成的优势。
- 旨在获得少数类的干净且接近分布的弱监督。
- 使用基于LLM的logits从原始语料库中挖掘掩码模板。
- 通过先进的LLM填充模板来合成接近分布的文本。
- 显著改进了直接挖掘或合成少数类数据的效果。
- 通过分析和案例研究来理解文本嫁接的特性。
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