Using General Large Language Models to Classify Mathematical Documents

📄 arXiv: 2406.10274v1 📥 PDF

作者: Patrick D. F. Ion, Stephen M. Watt

分类: cs.IR, cs.CL, cs.DL

发布日期: 2024-06-11

💡 一句话要点

利用通用大语言模型进行数学文档分类，提升文献检索效率。

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

关键词: 大语言模型 数学文档分类 自然语言处理 文献检索 arXiv MSC 2020 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有数学文献分类方法存在人工成本高、效率低等问题，难以满足日益增长的文献量需求。
  2. 该论文探索利用通用大语言模型进行数学文档分类，仅使用标题和摘要作为输入，降低了计算成本。
  3. 实验结果表明，大语言模型在一定程度上能够胜任数学文档分类任务，并且在某些情况下优于人工分类。

📝 摘要（中文）

本文初步探索了使用通用大语言模型（LLMs）对数学文档进行分类的可行性。自动分类有助于改善文献导航的应用，并实现识别数学结果之间关系这一更开放的目标。MathSciNet和zbMATH的数学主题分类MSC 2020被广泛使用，并且开放文献中存在大量的ground truth材料。我们评估了arXiv.org的预印本文章根据MSC 2020的分类情况。实验仅使用了标题和摘要，而非整篇文章。由于当时聊天机器人及其API的使用尚处于早期阶段，因此我们在此报告了手工完成的工作。当然，如果它要普遍有用，过程的自动化必须紧随其后。我们发现，在约60%的样本中，LLM产生的首要分类与arXiv上已报告的分类相匹配。在这些实例中，大约一半存在未被检测到的其他主要分类。在约40%的样本中，LLM提出了与提供的分类不同的建议。然而，对这些案例的详细检查表明，LLM建议的分类在大多数情况下优于提供的分类。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决数学文档的自动分类问题。现有方法依赖人工标注，效率低下且成本高昂。此外，现有的自动分类方法可能无法准确捕捉数学文档的细粒度语义信息，导致分类结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是利用通用大语言模型（LLMs）强大的语义理解和推理能力，直接从数学文档的标题和摘要中提取关键信息，并将其映射到预定义的数学主题分类体系（MSC 2020）中。这种方法避免了复杂的特征工程和模型训练过程，降低了计算成本。

技术框架：该研究采用了一种基于提示学习（prompt learning）的简单框架。研究人员将数学文档的标题和摘要作为输入，构建特定的提示语（prompt），然后将提示语输入到通用大语言模型中。大语言模型根据提示语生成相应的数学主题分类结果。整个过程无需对大语言模型进行额外的训练或微调。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了通用大语言模型在数学文档分类领域的应用潜力。与传统的机器学习方法相比，大语言模型具有更强的泛化能力和零样本学习能力，可以直接应用于新的数学领域或主题，而无需重新训练模型。

关键设计：实验中，研究人员使用了arXiv.org上的预印本文章作为数据集，并采用MSC 2020作为分类标准。他们手工构建了提示语，并使用大语言模型生成分类结果。然后，他们将大语言模型的分类结果与arXiv上已有的分类结果进行比较，评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在约60%的样本中，LLM产生的首要分类与arXiv上已报告的分类相匹配。更重要的是，在约40%的LLM分类不同的样本中，LLM建议的分类在大多数情况下优于提供的分类，表明LLM在数学文档分类方面具有潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建智能数学文献检索系统，帮助研究人员快速找到相关文献。此外，还可以用于自动分析数学研究趋势，发现不同数学领域之间的联系，促进数学知识的传播和创新。未来，该技术有望应用于更广泛的科学文献分类和知识发现领域。

📄 摘要（原文）

In this article we report on an initial exploration to assess the viability of using the general large language models (LLMs), recently made public, to classify mathematical documents. Automated classification would be useful from the applied perspective of improving the navigation of the literature and the more open-ended goal of identifying relations among mathematical results. The Mathematical Subject Classification MSC 2020, from MathSciNet and zbMATH, is widely used and there is a significant corpus of ground truth material in the open literature. We have evaluated the classification of preprint articles from arXiv.org according to MSC 2020. The experiment used only the title and abstract alone -- not the entire paper. Since this was early in the use of chatbots and the development of their APIs, we report here on what was carried out by hand. Of course, the automation of the process will have to follow if it is to be generally useful. We found that in about 60% of our sample the LLM produced a primary classification matching that already reported on arXiv. In about half of those instances, there were additional primary classifications that were not detected. In about 40% of our sample, the LLM suggested a different classification than what was provided. A detailed examination of these cases, however, showed that the LLM-suggested classifications were in most cases better than those provided.