Muitas Classes Desbalanceadas? Não Classifique - Ranqueie! Uma Abordagem Baseada em Retrieval-Augmented Generation (RAG)-labels para Classificação Textual Multi-classe - França, Celso; Nunes, Ian; Salles, Thiago; Cunha, Washington; Jallais, Gabriel; Rocha, Leonardo; Gonçalves, Marcos André (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este artigo propõe uma abordagem para classificação multi-classe de textos em cenários semanticamente complexos e severo desbalanceamento, reformulando-a como uma tarefa de ranqueamento. A técnica explora a capacidade dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) de representar semanticamente classes por meio de RAG-labels–descrições enriquecidas via RetrievalAugmented Generation. Essa reformulação reduz o gap léxico-semântico entre textos e classes, permitindo aplicar a fusão de ranqueadores densos e esparsos. Nossa solução apresenta ganhos de até 70% em MacroF1 frente a LLMs de última geração (e.g., LLama e DeepSeek), com redução de custo de até 10 vezes.