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J-GLOBAL ID：202102251635305862   整理番号：21A3307502

多数のラベルを持つマルチラベルテキスト分類のための良く較正された信頼測度【JST・京大機械翻訳】

Well-calibrated confidence measures for multi-label text classification with a large number of labels

著者 (12件)： Maltoudoglou Lysimachos (Machine Learning Research Group, Albourne Partners (Cyprus) Ltd, Cyprus) ,  Maltoudoglou Lysimachos (Computational Intelligence Research Lab., Frederick University, Cyprus) ,  Paisios Andreas (Machine Learning Research Group, Albourne Partners (Cyprus) Ltd, Cyprus) ,  Paisios Andreas (Computational Intelligence Research Lab., Frederick University, Cyprus) ,  Lenc Ladislav (Dept. of Computer Science and Engineering, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Lenc Ladislav (NTIS - New Technologies for the Information Society, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Martinek Jiri (Dept. of Computer Science and Engineering, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Martinek Jiri (NTIS - New Technologies for the Information Society, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Kral Pavel (Dept. of Computer Science and Engineering, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Kral Pavel (NTIS - New Technologies for the Information Society, University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic) ,  Papadopoulos Harris (Machine Learning Research Group, Albourne Partners (Cyprus) Ltd, Cyprus) ,  Papadopoulos Harris (Computational Intelligence Research Lab., Frederick University, Cyprus)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 122  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,マルチラベルテキスト分類のための誘導的コンフォーマル予測(ICP)に関する著者らの以前の研究を拡張し,ラベルパワーセット(LP)ICPのコンピュータ非効率性に対処する新規方式を提示し,多数のユニークなラベルを扱うとき,アライジングした。2つの英語と1つのチェコ言語データセットに関するオリジナルと提案した効率的LP-ICPを用いた実験結果を提示した。具体的には,LP-ICPを2つの型の3つの深層人工ニューラルネットワーク(ANN)分類器に適用した:一つは文脈化(bert)に基づくもの,および2つは非文脈(単語2vec)単語埋込みに基づいている。LP-ICP設定において,対応するp値および予測集合を決定するラベルセットに非共形性スコアを割り当てた。提案アプローチは,特定の有意性レベル以下のp値を確実に持つ多数のラベル集合を考慮することにより,LPの計算負荷の増加を扱う。これは,標準CP保証を完全に尊重しながら,アプローチの計算量を劇的に低減する。著者らの実験結果は,文脈化ベースの分類器が,非文脈化ベースのものを超え,調査したすべてのデータセットに対して最先端の性能を得ることを示している。基礎となる分類器の優れた性能は,ICPの付加的利点,即ち,予測セットに封入された信頼情報によって,それらのICP対応物に対して実行される。その結果,得られた予測セットは,全ての可能なラベルセットセットが1e+16以上の組合せを含むにもかかわらず,実用的に有用であることを実験的に示した。さらに,得られた予測集合の経験的誤り率は,著者らの出力が十分に較正されることを確認した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  言語 ,  ニューラルネットワーク ,  英語 ,  計算量 ,  誤り率 ,  深層 ,  単語 ,  コンピュータ ,  チェコ共和国
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  計算効率 ,  分類会計機 ,  計算負荷 ,  p値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： テキスト分類 ,  マルチラベル ,  Word2vec ,  バート ,  共形予測 ,  ラベルパワーセット ,  計算効率 ,  不整合測度 ,  信頼測度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ラベル ,  マルチ ,  テキスト分類 ,  較正 ,  信頼 ,  測度