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多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
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