Fugu-MT 論文翻訳(概要): Why only Micro-F1? Class Weighting of Measures for Relation Classification

論文の概要: Why only Micro-F1? Class Weighting of Measures for Relation Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09460v1
Date: Thu, 19 May 2022 10:33:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-20 12:09:57.660568
Title: Why only Micro-F1? Class Weighting of Measures for Relation Classification
Title（参考訳）: なぜMicro-F1だけなのか? 関係分類のための尺度のクラス重み付け
Authors: David Harbecke, Yuxuan Chen, Leonhard Hennig, Christoph Alt
Abstract要約: 不均衡なデータセットに対するマイクロやマクロなどの重み付け方式を解析する。重み付け方式の違いによるレポート結果が,モデルの強みや弱みをより強調することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.925280574174831
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Relation classification models are conventionally evaluated using only a single measure, e.g., micro-F1, macro-F1 or AUC. In this work, we analyze weighting schemes, such as micro and macro, for imbalanced datasets. We introduce a framework for weighting schemes, where existing schemes are extremes, and two new intermediate schemes. We show that reporting results of different weighting schemes better highlights strengths and weaknesses of a model.
Abstract（参考訳）: 関係分類モデルは従来、マイクロf1、マクロf1、aucなどの単一の尺度のみを用いて評価される。本研究では,不均衡データセットに対してマイクロやマクロなどの重み付けスキームを分析する。既存のスキームが極端である重み付けスキームの枠組みと,2つの新しい中間スキームを導入する。異なる重み付けスキームの報告結果が,モデルの強みと弱みをよりよく強調することを示した。

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