面向在线课程讨论区管理的帖子多维分类
计算与语言
2025-08-15 v1 机器学习
摘要
在线课程讨论区的自动管理需要不断更新，这使得频繁重新训练大型语言模型（LLM）成为一个资源密集型过程。为避免昂贵的微调需求，本文提出并评估了贝叶斯融合的使用。该方法将预训练通用 LLM 的多维分类分数与在本地数据上训练的分类器的分数相结合。性能比较表明，所提出的融合方法相较于每个单独的分类器都有所改进，并且与 LLM 微调方法相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2508.10008,
title = {Multidimensional classification of posts for online course discussion forum curation},
author = {Antonio Leandro Martins Candido and Jose Everardo Bessa Maia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10008},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 1 figure