Fine-Tuning Large Language Models for Scientific Text Classification: A Comparative Study

📄 arXiv: 2412.00098v2 📥 PDF

作者: Zhyar Rzgar K Rostam, Gábor Kertész

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-09-07)

备注: 6 pages, 3 figures, 7 tables

💡 一句话要点

微调大型语言模型用于科学文本分类：一项对比研究

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

关键词: 科学文本分类 大型语言模型 微调 领域特定模型 SciBERT

📋 核心要点

  1. 通用大型语言模型在处理科学文本时面临专业词汇和数据不平衡等挑战。
  2. 通过在科学文本数据集上微调领域特定和通用LLM，提升科学文本分类性能。
  3. 实验结果表明，领域特定的SciBERT模型在科学文本分类任务中表现最佳。

📝 摘要（中文）

在线文本内容在各个领域呈指数级增长，这需要先进的自动化文本分类方法。基于Transformer架构的大型语言模型（LLM）在该领域取得了显著成功，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中。然而，通用LLM通常难以处理特定领域的文本内容，例如科学文本，这归因于专业词汇和不平衡数据等独特挑战。本研究在从WoS-46985数据集衍生的三个数据集上微调了四个最先进的LLM：BERT、SciBERT、BioBERT和BlueBERT，以评估它们在科学文本分类中的性能。实验表明，领域特定模型，特别是SciBERT，在基于摘要和基于关键词的分类任务中始终优于通用模型。此外，我们将取得的结果与文献中报告的深度学习模型的结果进行了比较，进一步突出了LLM的优势，尤其是在特定领域中使用时。研究结果强调了领域特定调整对于LLM的重要性，以提高其在专业文本分类任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学文本分类问题。现有通用大型语言模型在处理科学文本时，由于缺乏对专业术语和领域知识的理解，以及科学文本数据分布不平衡等问题，导致分类性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过在科学文本数据集上微调大型语言模型，使模型能够更好地理解和处理科学文本。特别是，论文强调了领域特定预训练模型的重要性，认为它们能够更好地适应科学文本的特点。

技术框架：论文采用的整体框架是：首先，选择四个预训练语言模型（BERT、SciBERT、BioBERT和BlueBERT）；然后，使用从WoS-46985数据集衍生的三个数据集对这些模型进行微调；最后，评估微调后的模型在科学文本分类任务上的性能。评估指标未知。

关键创新：论文的关键创新在于对比了通用大型语言模型和领域特定大型语言模型在科学文本分类任务上的性能差异，并验证了领域特定模型在处理专业领域文本时的优势。此外，论文还通过实验证明了微调大型语言模型能够有效提升科学文本分类的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：选择合适的预训练语言模型（BERT、SciBERT、BioBERT和BlueBERT），构建合适的科学文本数据集（从WoS-46985数据集衍生），以及采用合适的微调策略。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，领域特定的SciBERT模型在基于摘要和基于关键词的科学文本分类任务中始终优于通用模型BERT。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但该研究强调了领域特定预训练对于提升LLM在专业领域文本分类任务中性能的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化的科学文献分类、科研项目管理、专利检索等领域。通过提高科学文本分类的准确性，可以帮助研究人员更高效地查找和利用相关文献，促进科学研究的进展。未来，该方法可以扩展到其他专业领域，例如医学、工程等。

📄 摘要（原文）

The exponential growth of online textual content across diverse domains has necessitated advanced methods for automated text classification. Large Language Models (LLMs) based on transformer architectures have shown significant success in this area, particularly in natural language processing (NLP) tasks. However, general-purpose LLMs often struggle with domain-specific content, such as scientific texts, due to unique challenges like specialized vocabulary and imbalanced data. In this study, we fine-tune four state-of-the-art LLMs BERT, SciBERT, BioBERT, and BlueBERT on three datasets derived from the WoS-46985 dataset to evaluate their performance in scientific text classification. Our experiments reveal that domain-specific models, particularly SciBERT, consistently outperform general-purpose models in both abstract-based and keyword-based classification tasks. Additionally, we compare our achieved results with those reported in the literature for deep learning models, further highlighting the advantages of LLMs, especially when utilized in specific domains. The findings emphasize the importance of domain-specific adaptations for LLMs to enhance their effectiveness in specialized text classification tasks.