An interpretable multi-transformer ensemble for text-based movie genre classification
Notice bibliographique
Résumé
Multi-label movie genre classification is challenging due to the inherent ambiguity and overlap between different genres. Most of the existing works in genre classification use audio-visual modalities. The potential of text-based modalities in movie genre classification is still underexplored. This paper proposes an ensemble deep-learning model that uses movie plots to predict movie genres. After pre-processing the text plots, three transformer-based models, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), DistilBERT, and Robustly Optimized BERT Pre-training Approach (ROBERTa), are used to generate genre predictions, combined through a weighted soft-voting method. The proposed ensemble architecture achieves state-of-the-art performance on two benchmark datasets, Trailers12K and LMTD9, with a micro-average precision of 80.10% and 80.37%, respectively, significantly outperforming both traditional machine learning approaches and advanced deep learning models. The ensemble's superior performance is attributed to its ability to combine the diverse strengths of individual models and capture nuanced genre-specific information from textual features. The lack of interpretability in deep learning models for genre classification is addressed using Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), which provides both local and global explanations for the model's predictions. The findings of the study highlight the potential of textual data in automated genre classification and emphasize the importance of interpretability methods in multi-label genre classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».