基于BERT的新型多智能体协作框架用于提升文本分类
计算与语言
2025-02-27 v1 人工智能
摘要
我们引入一种新型的多智能体协作框架，旨在提高文本分类模型的准确性和鲁棒性。该框架利用BERT作为主要分类器，动态地将低置信度预测 escalate 到一个由词汇智能体、语境智能体、逻辑智能体、共识智能体和可解释性智能体组成的专业化多智能体系统。这种协作方法允许进行全面分析和基于共识的决策，显著提高了在多样化文本分类任务上的分类性能。基准数据集上的经验评估表明，本框架的准确率比标准的基于BERT的分类器提高了5.5%，彰显了其在自然语言处理领域推动多智能体系统发展方面的有效性和学术新颖性。
引用
@article{arxiv.2502.18653,
title = {Enhancing Text Classification with a Novel Multi-Agent Collaboration Framework Leveraging BERT},
author = {Hediyeh Baban and Sai A Pidapar and Aashutosh Nema and Sichen Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18653},
year = {2025}
}