تركز أساليب تصنيف النص الحالية أساسا على مجموعة تسمية ثابتة، في حين أن العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي تتطلب تمديد فئات جديدة من الرباعي حيث يزيد عدد العينات لكل علامة. لاستيعاب هذه المتطلبات، نقدم مشكلة جديدة تسمى تصنيف الحبيبات الخشنة إلى الد
قيقة، والتي تهدف إلى أداء تصنيف جيد الحبيبات على البيانات المشروحة بشكل خشن. بدلا من طلب التعليقات التوضيحية البشرية المحبوبة الجديدة، فإننا نقوم باختيار الاستفادة من أسماء السطح التسمية باعتبارها الإرشادات البشرية الوحيدة والنسج في نماذج لغوية غنية مدربة مسبقا في استراتيجية الإشراف الضعيفة المتكررة. على وجه التحديد، نقترح أولا صياغة صياغة دقيقة مشروطة على التسمية لتحريك هذه المولدات لمهمتنا. علاوة على ذلك، نركض هدف تنظيمي بناء على قيود العلامات الجميلة الخشنة المستمدة من إعداد مشكلتنا، مما يتيح لنا المزيد من التحسينات على الصيغة السابقة. يستخدم إطار عملنا النماذج الإدارية التي تم ضبطها بشكل جيد لعينة بيانات التدريب الزائفة لتدريب المصنف، و BootStraps على البيانات الحقيقية غير المسبقة لتحسين النموذج. تجارب واسعة دراسات حالة عن مجموعات بيانات عالمية في العالم الحقيقي تثبت أداء فائقا فوق خطوط خطوط تصنيف Sota-Shot-Shot.
