TaxoAdapt: Aligning LLM-Based Multidimensional Taxonomy Construction to Evolving Research Corpora

📄 arXiv: 2506.10737v1 📥 PDF

作者: Priyanka Kargupta, Nan Zhang, Yunyi Zhang, Rui Zhang, Prasenjit Mitra, Jiawei Han

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-06-12

备注: Accepted to ACL 2025 Main Conference. Code available at: https://github.com/pkargupta/taxoadapt

💡 一句话要点

提出TaxoAdapt以解决科学文献分类与检索的动态问题

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

关键词: 自动分类 科学文献 动态适应 多维度分类 层次分类 主题建模 知识管理

📋 核心要点

  1. 现有的自动分类方法过于依赖特定语料或大型语言模型的预训练知识，导致泛化能力不足，无法适应科学领域的动态变化。
  2. TaxoAdapt框架通过迭代层次分类，动态调整LLM生成的分类法，以适应给定语料的多维度特性。
  3. 实验结果显示，TaxoAdapt生成的分类法在粒度保持性上提高了26.51%，在一致性上提高了50.41%，优于最具竞争力的基线方法。

📝 摘要（中文）

科学领域的快速演变给文献组织与检索带来了挑战。传统的专家策划分类法虽然有效，但耗时且成本高。现有的自动分类方法要么过于依赖特定语料，导致泛化能力不足，要么过于依赖大型语言模型的预训练知识，忽视了科学领域的动态特性。为了解决这些问题，本文提出了TaxoAdapt框架，能够动态适应多维度的LLM生成分类法。通过迭代的层次分类，TaxoAdapt在语料的主题分布基础上扩展分类法的宽度和深度。实验表明，该方法在多个计算机科学会议上表现出色，能够有效捕捉科学领域的演变。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决科学文献分类与检索中的动态适应性问题。现有方法往往依赖特定语料或大型语言模型的知识，无法有效应对科学领域的快速演变和多维度特性。

核心思路：TaxoAdapt框架的核心思路是通过迭代的层次分类，动态调整生成的分类法，以适应特定语料的主题分布和多维度特性。这种设计使得分类法能够更好地反映科学文献的复杂性和动态变化。

技术框架：TaxoAdapt的整体架构包括数据预处理、主题建模、层次分类和结果优化等主要模块。首先对输入语料进行预处理，然后通过主题建模识别文献的主题分布，接着进行层次分类以扩展分类法的宽度和深度，最后优化结果以提高分类法的质量。

关键创新：TaxoAdapt的最大创新在于其多维度动态适应能力，能够在不同主题和维度上生成更为细致和一致的分类法。这一特性使其与传统方法有本质区别，能够更好地捕捉科学领域的演变。

关键设计：在关键设计上，TaxoAdapt采用了迭代优化策略，结合了主题建模与层次分类的技术细节。此外，损失函数的设计也考虑了分类法的一致性和粒度保持性，以确保生成的分类法在多维度上具有较高的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，TaxoAdapt在多个计算机科学会议上的表现优于最具竞争力的基线方法，其生成的分类法在粒度保持性上提高了26.51%，在一致性上提高了50.41%。这些结果展示了TaxoAdapt在动态适应和多维度分类方面的显著优势。

🎯 应用场景

TaxoAdapt框架在科学文献管理、信息检索和知识图谱构建等领域具有广泛的应用潜力。通过提供动态适应的分类法，它能够帮助研究人员更高效地组织和检索相关文献，促进科学研究的进展。此外，该方法的多维度特性也为未来的知识管理系统提供了新的思路和方向。

📄 摘要（原文）

The rapid evolution of scientific fields introduces challenges in organizing and retrieving scientific literature. While expert-curated taxonomies have traditionally addressed this need, the process is time-consuming and expensive. Furthermore, recent automatic taxonomy construction methods either (1) over-rely on a specific corpus, sacrificing generalizability, or (2) depend heavily on the general knowledge of large language models (LLMs) contained within their pre-training datasets, often overlooking the dynamic nature of evolving scientific domains. Additionally, these approaches fail to account for the multi-faceted nature of scientific literature, where a single research paper may contribute to multiple dimensions (e.g., methodology, new tasks, evaluation metrics, benchmarks). To address these gaps, we propose TaxoAdapt, a framework that dynamically adapts an LLM-generated taxonomy to a given corpus across multiple dimensions. TaxoAdapt performs iterative hierarchical classification, expanding both the taxonomy width and depth based on corpus' topical distribution. We demonstrate its state-of-the-art performance across a diverse set of computer science conferences over the years to showcase its ability to structure and capture the evolution of scientific fields. As a multidimensional method, TaxoAdapt generates taxonomies that are 26.51% more granularity-preserving and 50.41% more coherent than the most competitive baselines judged by LLMs.