التصنيفات هي تمثيل رمزي للعلاقات الهرمية بين المصطلحات أو الكيانات. في حين أن التصنيفات مفيدة في تطبيقات واسعة، فإن تحديثها أو الحفاظ عليها يدويا كثيفة العمالة وصعبة الحجم في الممارسة العملية. تفشل الأساليب الإشرافية التقليدية لهذه المهمة التخصيب هذه في العثور على والدي الأمثل للمصطلحات الجديدة في إعدادات الموارد المنخفضة حيث تتوفر تصنيفات صغيرة فقط بسبب التجاوز عن العلاقات الهرمية في التصنيفات. لمعالجة مشكلة تخصيب التصنيف المنخفض للموارد، نقترح Musubu، وهو إطار فعال لإثراء التصنيف في إعدادات الموارد المنخفضة مع نماذج اللغة المحددة مسبقا (LMS) كقواعد المعرفة للتعويض عن نقص المعلومات. يستفيد Musubu مصنف قائم على LM لتحديد ما إذا كان أزواج المصطلح المدبأ أو عدم وجود علاقات هرمية. يستخدم Musubu أيضا أنماطا هارا لتوليد استفسارات للاستفادة من المعرفة الضمنية من LM بكفاءة من أجل التنبؤ الأكثر دقة. إننا نوضح تجريبيا فعالية طريقتنا في تجارب واسعة النطاق بشأن التصنيفات من كل من مهمة Semeval ومجموعات بيانات التجزئة العالمية الحقيقية.