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文本分类（Text Classification）任务是根据给定文档的内容或主题，自动分配预先定义的类别标签。
A Survey of Text Classification Under Class Distribution Shift
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Complementary Learning Approach for Text Classification using Large Language Models
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Reliable Decision Support with LLMs: A Framework for Evaluating Consistency in Binary Text Classification Applications
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A Novel Graph-Sequence Learning Model for Inductive Text Classification
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Attention-Guided Feature Fusion (AGFF) Model for Integrating Statistical and Semantic Features in News Text Classification
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Text2Graph: Combining Lightweight LLMs and GNNs for Efficient Text Classification in Label-Scarce Scenarios
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LabelFusion: Learning to Fuse LLMs and Transformer Classifiers for Robust Text Classification
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Learn to Select: Exploring Label Distribution Divergence for In-Context Demonstration Selection in Text Classification
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Guiding LLMs to Generate High-Fidelity and High-Quality Counterfactual Explanations for Text Classification
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ProtoSiTex: Learning Semi-Interpretable Prototypes for Multi-label Text Classification
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One Size Does Not Fit All: Exploring Variable Thresholds for Distance-Based Multi-Label Text Classification
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Efficient Prompt Optimisation for Legal Text Classification with Proxy Prompt Evaluator
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Reasoning for Hierarchical Text Classification: The Case of Patents
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A Comparative Study of Task Adaptation Techniques of Large Language Models for Identifying Sustainable Development Goals
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参考链接
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