論文の概要: Harnessing the Power of Beta Scoring in Deep Active Learning for Multi-Label Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07395v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 00:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 18:18:35.095142
• Title: Harnessing the Power of Beta Scoring in Deep Active Learning for Multi-Label Text Classification
• Title（参考訳）: マルチラベルテキスト分類のための深層アクティブラーニングにおけるベータスコアの活用
• Authors: Wei Tan, Ngoc Dang Nguyen, Lan Du, Wray Buntine
• Abstract要約: 本研究は,期待損失削減フレームワーク内の適切なスコアリングルールのベータファミリを活かした,新たなアクティブな学習戦略を提案する。 これはBeta Scoring Rulesを使って期待されるスコアの増加を計算し、次にサンプルベクトル表現に変換する。 合成データセットと実データセットの総合的な評価により,複数ラベルのテキスト分類において,確立された取得技術を上回る性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.662167018900634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Within the scope of natural language processing, the domain of multi-label text classification is uniquely challenging due to its expansive and uneven label distribution. The complexity deepens due to the demand for an extensive set of annotated data for training an advanced deep learning model, especially in specialized fields where the labeling task can be labor-intensive and often requires domain-specific knowledge. Addressing these challenges, our study introduces a novel deep active learning strategy, capitalizing on the Beta family of proper scoring rules within the Expected Loss Reduction framework. It computes the expected increase in scores using the Beta Scoring Rules, which are then transformed into sample vector representations. These vector representations guide the diverse selection of informative samples, directly linking this process to the model's expected proper score. Comprehensive evaluations across both synthetic and real datasets reveal our method's capability to often outperform established acquisition techniques in multi-label text classification, presenting encouraging outcomes across various architectural and dataset scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の範囲内では、広範かつ不均一なラベル分布のため、マルチラベルテキスト分類の領域は独特に困難である。 この複雑さは、高度なディープラーニングモデルをトレーニングするための注釈付きデータの広範なセット、特にラベル付けタスクが労働集約的でドメイン固有の知識を必要とする特殊な分野への要求により、より深くなる。 これらの課題に対処するために,本研究では,期待損失削減フレームワークにおける適切なスコアリングルールのベータファミリを活かした,新たな深層アクティブ学習戦略を提案する。 これはBeta Scoring Rulesを使って期待されるスコアの増加を計算し、次にサンプルベクトル表現に変換する。 これらのベクトル表現は、情報的なサンプルの多様な選択を導き、この過程をモデルが期待する適切なスコアに直接結びつける。 合成データセットと実データセットの両方にわたる総合的な評価により、多ラベルテキスト分類において確立された取得テクニックをしばしば上回り、様々なアーキテクチャおよびデータセットシナリオにおける奨励的な結果を示す。

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