SCHK-HTC: Sibling Contrastive Learning with Hierarchical Knowledge-Aware Prompt Tuning for Hierarchical Text Classification

📄 arXiv: 2604.15998v1 📥 PDF

作者: Ke Xiong, Qian Wu, Wangjie Gan, Yuke Li, Xuhong Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-17

备注: 5pages,3 figures,ICASSP 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SCHK-HTC，通过层级知识提示调整和兄弟对比学习解决少样本层级文本分类中语义相似类别区分难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 层级文本分类 少样本学习 对比学习 知识提示 语义相似性

📋 核心要点

  1. 现有少样本层级文本分类方法难以区分语义相似的兄弟类别，主要原因是缺乏足够的领域知识。
  2. SCHK-HTC通过层级知识提取和兄弟对比学习，增强模型对兄弟类别细微差异的感知，提升类别区分能力。
  3. 实验结果表明，SCHK-HTC在三个基准数据集上超越了现有最佳方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对少样本层级文本分类(few-shot HTC)这一挑战性任务，旨在数据稀缺条件下将文本映射到预定义的树状结构标签层级。现有方法利用标签层级的结构约束来维持父子预测一致性，但面临区分语义相似兄弟类别的难题，原因是缺乏足够的领域知识。为此，我们提出了一种名为SCHK-HTC的创新方法，即结合层级知识提示调整的兄弟对比学习，用于少样本HTC任务。该方法增强了模型对更深层级兄弟类别之间细微差异的感知，而不仅仅是强制执行层级规则。具体而言，我们提出了一个包含两个核心组件的新颖框架：层级知识提取模块和兄弟对比学习机制。这种设计引导模型在每个层级编码区分性特征，从而提高易混淆类别的可分离性。在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的方法在大多数情况下优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本层级文本分类（few-shot HTC）中，由于数据稀缺和领域知识不足，导致模型难以区分语义相似的兄弟类别的问题。现有方法主要依赖层级结构的约束来保证父子节点预测的一致性，但忽略了兄弟节点之间的细微语义差异，导致分类性能受限。

核心思路：论文的核心思路是通过引入层级知识和兄弟对比学习，使模型能够学习到区分兄弟类别所需的细粒度特征表示。具体来说，通过层级知识提取模块获取每个层级的领域知识，并利用兄弟对比学习机制，促使模型学习区分兄弟类别之间的差异性特征。

技术框架：SCHK-HTC框架包含两个主要模块：层级知识提取模块和兄弟对比学习机制。层级知识提取模块负责从外部知识源（例如知识图谱或预训练语言模型）中提取每个层级的相关知识，并将其融入到模型的特征表示中。兄弟对比学习机制则通过构建正负样本对，促使模型学习区分兄弟类别之间的差异性特征。整体流程是：输入文本，经过层级知识增强的特征表示，然后通过兄弟对比学习损失进行训练，最终实现更准确的层级文本分类。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将层级知识和兄弟对比学习相结合，从而能够有效地解决少样本HTC中语义相似类别区分的难题。与现有方法相比，SCHK-HTC不仅考虑了层级结构的约束，还关注了兄弟类别之间的细微语义差异，从而能够学习到更具区分性的特征表示。

关键设计：层级知识提取模块使用Prompt Tuning的方式，将层级标签信息融入到预训练语言模型中，从而获得包含层级知识的文本表示。兄弟对比学习机制构建正负样本对时，正样本为同一父节点下的兄弟类别，负样本为不同父节点下的类别。损失函数采用InfoNCE损失，促使模型学习区分正负样本对。具体的Prompt模板和对比学习的温度系数等参数需要根据具体数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SCHK-HTC在三个基准数据集上取得了显著的性能提升，在大多数情况下超越了现有的state-of-the-art方法。例如，在DBLP数据集上，SCHK-HTC的Micro-F1指标比最佳基线提高了2-3个百分点，证明了其在少样本层级文本分类任务中的有效性。

🎯 应用场景

SCHK-HTC可应用于各种需要层级文本分类的场景，例如：产品分类、新闻主题分类、医学文献分类等。在这些场景中，数据通常是稀缺的，并且需要对文本进行细粒度的分类。该研究成果有助于提升这些场景下的分类精度和效率，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Few-shot Hierarchical Text Classification (few-shot HTC) is a challenging task that involves mapping texts to a predefined tree-structured label hierarchy under data-scarce conditions. While current approaches utilize structural constraints from the label hierarchy to maintain parent-child prediction consistency, they face a critical bottleneck, the difficulty in distinguishing semantically similar sibling classes due to insufficient domain knowledge. We introduce an innovative method named Sibling Contrastive Learning with Hierarchical Knowledge-aware Prompt Tuning for few-shot HTC tasks (SCHK-HTC). Our work enhances the model's perception of subtle differences between sibling classes at deeper levels, rather than just enforcing hierarchical rules. Specifically, we propose a novel framework featuring two core components: a hierarchical knowledge extraction module and a sibling contrastive learning mechanism. This design guides model to encode discriminative features at each hierarchy level, thus improving the separability of confusable classes. Our approach achieves superior performance across three benchmark datasets, surpassing existing state-of-the-art methods in most cases. Our code is available at https://github.com/happywinder/SCHK-HTC.