RAPT: Retrieval-Augmented Post-hoc Thresholding for Multi-Label Classification

En 3 lignesRAPT est un wrapper de post-traitement retrieval-augmented pour améliorer la sélection d'étiquettes en classification multi-label sans réentraînement. Appliqué à des encodeurs metric learning et transformers fine-tunés, RAPT atteint 0.87 Macro-F1 sur données industrielles, surpassant les baselines statiques et les LLMs few-shot (K=5) avec 115x moins de temps d'inférence.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain