Kendallのタウに基づく根正規化順序を意識した発散と発散の変種について【JST・京大機械翻訳】

Sakai Tetsuya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213860813562 整理番号：22P0332592

Kendallのタウに基づく根正規化順序を意識した発散と発散の変種について【JST・京大機械翻訳】

On Variants of Root Normalised Order-aware Divergence and a Divergence based on Kendall's Tau

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月14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)

本論文は,Sakaiで報告された研究の追跡研究を報告し,それは順序定量化タスクのための適切な評価尺度を調査した。より具体的には,本研究は,以前に考慮された定量化測度に加えて,根正規化順序認識ダイバージェンス(RNOD)と呼ばれる順序定量化測度の2,3の変種,およびKendallのτ(DNKT)に基づく発散を呼んでいる測度と同様に,定義し,評価する。RNOD変種は,Sakaiの距離-重みづけ和(DW)のアイデアに基づく代替設計選択を表し,一方,DNKTは,クラス上のシステムの推定分布がクラス上の目標優先度に忠実であることを確実にするように設計されている。DNKTの優先順位保存性(PPP)は,いくつかの応用に役立つ可能性があるので,著者らはまた,既存の定量化測度のいくつかをDNKTと組み合わせることを考慮する。8つの順序定量化データセットを用いた実験により,RNODのバリアントは,少なくともシステムランキング一貫性,即ち,テストデータの選択に対するシステムランキングのロバスト性に関して,元のRNODに対していかなる利点も与えないことを示唆した。本研究で考慮したすべての順序定量化測定(正規化したMatch距離,a.k.a.地球Moverの距離を含む)の中で,RNODは全体的に最もロバストな尺度である。したがって,RNODの設計選択は,この観点から良いものである。また,DNKTはシステムランキング一貫性に関して最悪の遂行者である。したがって,DNKTがタスクに適切であるならば,サンプルサイズ設計は,その統計的不安定性を考慮に入れるべきである。【JST・京大機械翻訳】

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