マルチラベル分類のための共起解析に基づく三相拡張分類器チェーンアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Pengfei Gao; Dedi Lai; Lijiao Zhao; Yue Liang; Yinglong Ma

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210881018674 整理番号：22P0331426

マルチラベル分類のための共起解析に基づく三相拡張分類器チェーンアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Three-phase Augmented Classifiers Chain Approach Based on Co-occurrence Analysis for Multi-Label Classification

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

非常に一般的なマルチラベル分類法として,分類器チェーンは多くのマルチラベル分類タスクに最近広く適用されている。しかしながら,既存の分類器連鎖法は,ラベル空間における根底にある依存性をモデル化し,利用することが困難である,そして,しばしば,あまり規則化したチェーンと誤差伝播の問題から悩まされる。本論文では,マルチラベル分類のための共起解析に基づく3相拡張分類子チェーンアプローチを示した。最初に,ラベルとその先行者の間の基礎となる相関をモデル化し,さらに連鎖の頭部ラベルを決定する共起行列法を提案した。第2に,著者らは,Greedy順序分類子チェーンとTrigram順序分類子チェーンを含むラベル空間における根底にあるラベル相関を近似するために,チェーンのラベルの次数を最適化する2つの拡張戦略を提案した。6つのベンチマークデータセット上で広範な実験を行い,実験結果は,提案した拡張CCアプローチが,CCと比較してマルチラベル分類の性能を著しく改良でき,また,優れた性能を達成しながら,低い計算コストを維持しつつ,分類子チェーンのその一般的な変異体と比較して,マルチラベル分類の性能を著しく改良できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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