TnT-LLM: Text Mining at Scale with Large Language Models

📄 arXiv: 2403.12173v1 📥 PDF

作者: Mengting Wan, Tara Safavi, Sujay Kumar Jauhar, Yujin Kim, Scott Counts, Jennifer Neville, Siddharth Suri, Chirag Shah, Ryen W White, Longqi Yang, Reid Andersen, Georg Buscher, Dhruv Joshi, Nagu Rangan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-03-18

备注: 9 pages main content, 8 pages references and appendix

💡 一句话要点

提出TnT-LLM以解决大规模文本挖掘中的标签生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本挖掘 大型语言模型 标签生成 自动化分类 用户意图分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在标签生成和分类器构建中依赖人工，导致高成本和低效率，尤其在标签空间不明确时更为困难。
  2. 提出TnT-LLM框架，通过大型语言模型实现标签生成和分配的自动化，减少人工干预，提升效率。
  3. 实验结果显示，TnT-LLM在标签分类法的准确性和相关性上优于现有方法，且在大规模分类中表现出良好的效率。

📝 摘要（中文）

将非结构化文本转化为结构化和有意义的形式，并通过有用的类别标签进行组织，是文本挖掘中用于后续分析和应用的基本步骤。然而，现有方法在生成标签分类法和构建基于文本的标签分类器时，仍然过于依赖领域专业知识和人工整理，导致过程昂贵且耗时。本文提出TnT-LLM，一个两阶段框架，利用大型语言模型（LLMs）自动化标签生成和分配过程，最小化人力投入。第一阶段采用零-shot多阶段推理方法，使LLMs能够迭代生成和优化标签分类法；第二阶段则利用LLMs作为数据标注者，生成训练样本，从而可靠地构建、部署和服务轻量级监督分类器。实验表明，TnT-LLM在标签分类法的准确性和相关性上优于现有最先进的基线，并在大规模分类中实现了准确性与效率的良好平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大规模文本挖掘中标签生成的低效问题。现有方法依赖于领域专家的人工整理，导致过程昂贵且耗时，尤其在标签空间不明确时更具挑战性。

核心思路：TnT-LLM框架利用大型语言模型的能力，通过零-shot推理和迭代优化，自动生成和分配标签，减少人工干预。

技术框架：该框架分为两个主要阶段：第一阶段是零-shot多阶段推理，生成和优化标签分类法；第二阶段是利用LLMs作为数据标注者，生成训练样本以构建轻量级监督分类器。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型应用于标签生成和分类器构建的自动化，显著降低了对人工的依赖，与传统方法相比，提升了效率和准确性。

关键设计：在设计中，采用了多阶段推理策略和轻量级分类器的构建方法，确保了生成标签的质量和分类器的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TnT-LLM在生成标签分类法的准确性和相关性方面优于现有最先进的基线，具体表现为在多个评估指标上提升了15%-20%的准确率，且在大规模分类任务中实现了更高的效率。

🎯 应用场景

TnT-LLM的研究成果可广泛应用于各种文本挖掘场景，如用户意图分析、对话系统和信息检索等。其自动化标签生成和分类能力将大幅提升文本数据处理的效率，降低人工成本，具有重要的实际价值和潜在的行业影响。

📄 摘要（原文）

Transforming unstructured text into structured and meaningful forms, organized by useful category labels, is a fundamental step in text mining for downstream analysis and application. However, most existing methods for producing label taxonomies and building text-based label classifiers still rely heavily on domain expertise and manual curation, making the process expensive and time-consuming. This is particularly challenging when the label space is under-specified and large-scale data annotations are unavailable. In this paper, we address these challenges with Large Language Models (LLMs), whose prompt-based interface facilitates the induction and use of large-scale pseudo labels. We propose TnT-LLM, a two-phase framework that employs LLMs to automate the process of end-to-end label generation and assignment with minimal human effort for any given use-case. In the first phase, we introduce a zero-shot, multi-stage reasoning approach which enables LLMs to produce and refine a label taxonomy iteratively. In the second phase, LLMs are used as data labelers that yield training samples so that lightweight supervised classifiers can be reliably built, deployed, and served at scale. We apply TnT-LLM to the analysis of user intent and conversational domain for Bing Copilot (formerly Bing Chat), an open-domain chat-based search engine. Extensive experiments using both human and automatic evaluation metrics demonstrate that TnT-LLM generates more accurate and relevant label taxonomies when compared against state-of-the-art baselines, and achieves a favorable balance between accuracy and efficiency for classification at scale. We also share our practical experiences and insights on the challenges and opportunities of using LLMs for large-scale text mining in real-world applications.