論文の概要: A Similarity-Based Oversampling Method for Multi-label Imbalanced Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01013v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 20:33:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:42:25.975261
• Title: A Similarity-Based Oversampling Method for Multi-label Imbalanced Text Data
• Title（参考訳）: 多ラベル不均衡テキストデータの類似性に基づくオーバーサンプリング法
• Authors: Ismail Hakki Karaman, Gulser Koksal, Levent Eriskin, Salih Salihoglu,
• Abstract要約: 本研究では,マルチラベルテキスト分類のための新しいオーバーサンプリング手法を紹介し,検討する。 提案手法は,インスタンス間の類似度を利用してラベル付けされていないデータから潜在的に新しいサンプルを同定する。 ラベルなしのデータセットを反復検索することで、未表現のクラスに類似したインスタンスを探索する。 パフォーマンス改善を示すインスタンスがラベル付きデータセットに追加される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.799933345199395
• License:
• Abstract: In real-world applications, as data availability increases, obtaining labeled data for machine learning (ML) projects remains challenging due to the high costs and intensive efforts required for data annotation. Many ML projects, particularly those focused on multi-label classification, also grapple with data imbalance issues, where certain classes may lack sufficient data to train effective classifiers. This study introduces and examines a novel oversampling method for multi-label text classification, designed to address performance challenges associated with data imbalance. The proposed method identifies potential new samples from unlabeled data by leveraging similarity measures between instances. By iteratively searching the unlabeled dataset, the method locates instances similar to those in underrepresented classes and evaluates their contribution to classifier performance enhancement. Instances that demonstrate performance improvement are then added to the labeled dataset. Experimental results indicate that the proposed approach effectively enhances classifier performance post-oversampling.
• Abstract（参考訳）: 現実のアプリケーションでは、データの可用性が向上するにつれて、機械学習(ML)プロジェクトのためのラベル付きデータを取得することは、データアノテーションに必要な高コストと集中的な労力のために、依然として困難である。 多くのMLプロジェクト、特にマルチラベル分類に焦点を当てたプロジェクトでは、データ不均衡の問題にも対処している。 本研究では,データ不均衡に伴う性能問題に対処するために,マルチラベルテキスト分類のための新しいオーバーサンプリング手法を紹介し,検討する。 提案手法は,インスタンス間の類似度を利用してラベル付けされていないデータから潜在的に新しいサンプルを同定する。 ラベル付けされていないデータセットを反復検索することにより、未表現のクラスに類似したインスタンスを特定し、分類器のパフォーマンス向上への貢献を評価する。 パフォーマンス改善を示すインスタンスがラベル付きデータセットに追加される。 実験結果から,提案手法はオーバサンプリング後の分類器性能を効果的に向上させることが示された。

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