論文の概要: Micro Text Classification Based on Balanced Positive-Unlabeled Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13562v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 07:42:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:11.742311
• Title: Micro Text Classification Based on Balanced Positive-Unlabeled Learning
• Title（参考訳）: バランスの取れない学習に基づくマイクロテキストの分類
• Authors: Lin-Han Jia, Lan-Zhe Guo, Zhi Zhou, Si-Ye Han, Zi-Wen Li, Yu-Feng Li,
• Abstract要約: 現実世界のテキスト分類タスクでは、負のテキストは最小の負のコンテンツを含むことが多い。 マクロレベルでは、粗粒の正と負のサンプルの相似性が高いため、負のテキストの区別が難しい。 マイクロレベルでは、問題は極度のクラス不均衡ときめ細かいラベルの欠如に起因している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.44686264442672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real-world text classification tasks, negative texts often contain a minimal proportion of negative content, which is especially problematic in areas like text quality control, legal risk screening, and sensitive information interception. This challenge manifests at two levels: at the macro level, distinguishing negative texts is difficult due to the high similarity between coarse-grained positive and negative samples; at the micro level, the issue stems from extreme class imbalance and a lack of fine-grained labels. To address these challenges, we propose transforming the coarse-grained positive-negative (PN) classification task into an imbalanced fine-grained positive-unlabeled (PU) classification problem, supported by theoretical analysis. We introduce a novel framework, Balanced Fine-Grained Positive-Unlabeled (BFGPU) learning, which features a unique PU learning loss function that optimizes macro-level performance amidst severe imbalance at the micro level. The framework's performance is further boosted by rebalanced pseudo-labeling and threshold adjustment. Extensive experiments on both public and real-world datasets demonstrate the effectiveness of BFGPU, which outperforms other methods, even in extreme scenarios where both macro and micro levels are highly imbalanced.
• Abstract（参考訳）: 現実のテキスト分類タスクでは、負のテキストには最小限の負のコンテンツが含まれており、テキストの品質管理、法的リスクのスクリーニング、機密情報の傍受といった分野で特に問題となる。 この課題は、マクロレベルでは、粗粒度の正と負のサンプルの間に高い類似性があるため、負のテキストを区別することは困難であり、マイクロレベルでは、極度のクラス不均衡ときめ細かいラベルの欠如に起因する。 これらの課題に対処するため、理論解析によって支援された粗粒度正負の分類タスクを不均衡な粒度正の未ラベル(PU)分類問題に変換することを提案する。 本稿では,マイクロレベルの過度の不均衡の中でマクロレベルの性能を最適化する,独特なPU学習損失関数を備えたBFGPU学習フレームワークを提案する。 フレームワークのパフォーマンスは、擬似ラベルの再バランスとしきい値調整によってさらに向上する。 公開と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、マクロレベルとマイクロレベルの両方が非常に不均衡な極端なシナリオであっても、他の手法よりも優れたBFGPUの有効性を示す。

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