Leveraging Taxonomy and LLMs for Improved Multimodal Hierarchical Classification

📄 arXiv: 2501.06827v1 📥 PDF

作者: Shijing Chen, Mohamed Reda Bouadjenek, Shoaib Jameel, Usman Naseem, Basem Suleiman, Flora D. Salim, Hakim Hacid, Imran Razzak

分类: cs.AI

发布日期: 2025-01-12

备注: 11 pages, 7 figures, 2 tables, and accepted by COLING 2025

💡 一句话要点

提出一种融合分类学和LLM的多模态分层分类框架，提升分类一致性。

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

关键词: 多层级分类 分层分类 大型语言模型 多模态学习 分类学 电商产品分类 一致性约束

📋 核心要点

  1. 传统多层级分层分类器忽略类别间的层级关系，导致预测不一致，违反分类学。
  2. 提出一种新颖的分类学嵌入式框架，利用LLM强制执行跨层级分类的一致性。
  3. 在多模态电商产品数据集MEP-3M上的实验表明，该方法显著提升了分类性能。

📝 摘要（中文）

多层级分层分类(MLHC)旨在解决复杂、多层级类别结构中的项目分类问题。然而，传统MLHC分类器通常依赖于具有独立输出层的骨干模型，这往往忽略了类之间的层级关系，导致预测结果不一致，违反了底层分类学。本文利用大型语言模型(LLM)，提出了一种新颖的、嵌入分类学的、与LLM无关的过渡框架，用于多模态分类。该框架的核心在于能够强制执行跨层级的一致性。在MEP-3M数据集（一个具有多个层级的多模态电子商务产品数据集）上的评估表明，与传统的LLM结构相比，性能得到了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多层级分层分类(MLHC)中，传统方法忽略类别层级关系导致分类结果不一致的问题。现有方法通常采用独立的输出层，无法有效利用类别间的层级结构信息，使得分类结果可能违反预定义的分类学规则。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大语言理解和生成能力，结合分类学知识，构建一个能够感知并强制执行层级一致性的分类框架。通过将分类学知识嵌入到LLM中，引导模型生成符合层级结构的分类结果。

技术框架：该框架是一个与LLM无关的过渡框架，可以与不同的LLM结合使用。其主要流程包括：1) 将多模态输入（例如图像和文本）编码为特征向量；2) 利用LLM对特征向量进行处理，生成初步的分类结果；3) 利用分类学知识对初步的分类结果进行修正，强制执行层级一致性。具体模块包括多模态特征提取模块、LLM分类模块和分类学一致性约束模块。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将分类学知识显式地融入到LLM的分类过程中，从而有效地解决了传统方法忽略类别层级关系的问题。与现有方法相比，该方法能够生成更加一致和符合逻辑的分类结果。此外，该框架具有LLM无关性，可以灵活地选择不同的LLM作为分类器。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 如何将分类学知识有效地嵌入到LLM中，例如通过prompt工程或知识图谱等方式；2) 如何设计分类学一致性约束模块，以确保分类结果符合预定义的层级结构；3) 如何选择合适的损失函数，以优化模型的分类性能和层级一致性。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MEP-3M数据集上的实验结果表明，该方法显著优于传统的LLM结构。具体的性能提升数据未在摘要中给出，但强调了与传统方法相比的显著改进。实验结果验证了该方法在多模态分层分类任务中的有效性，并突出了其在强制执行层级一致性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商产品分类、医学诊断、生物分类等领域。通过提升多层级分类的准确性和一致性，可以提高信息检索效率，辅助决策制定，并为自动化知识构建提供支持。未来，该方法有望应用于更复杂的层级分类任务，并与其他知识表示方法相结合，实现更智能化的分类系统。

📄 摘要（原文）

Multi-level Hierarchical Classification (MLHC) tackles the challenge of categorizing items within a complex, multi-layered class structure. However, traditional MLHC classifiers often rely on a backbone model with independent output layers, which tend to ignore the hierarchical relationships between classes. This oversight can lead to inconsistent predictions that violate the underlying taxonomy. Leveraging Large Language Models (LLMs), we propose a novel taxonomy-embedded transitional LLM-agnostic framework for multimodality classification. The cornerstone of this advancement is the ability of models to enforce consistency across hierarchical levels. Our evaluations on the MEP-3M dataset - a multi-modal e-commerce product dataset with various hierarchical levels - demonstrated a significant performance improvement compared to conventional LLM structures.