論文の概要: CAMO: A Class-Aware Minority-Optimized Ensemble for Robust Language Model Evaluation on Imbalanced Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07583v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 20:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.553634
• Title: CAMO: A Class-Aware Minority-Optimized Ensemble for Robust Language Model Evaluation on Imbalanced Data
• Title（参考訳）: CAMO:不均衡データに基づくロバスト言語モデル評価のためのクラス対応マイノリティ最適化アンサンブル
• Authors: Mohamed Ehab, Ali Hamdi, Khaled Shaban,
• Abstract要約: 我々はCAMO(Class-Aware Minority-d)と呼ばれる不均衡問題に対するユニークなアンサンブル技術を提供する。 投票分布、信頼度校正、モデル間不確実性を組み込んだ階層的な手続きを通じて、CAMOは少数派予測の保存と増幅をしながら、過小評価されたクラスを動的に促進する。 8つの異なる言語モデル(3つのLLMと5つのSLM)を用いて,ゼロショットおよび微調整条件下で7つのアンサンブルアルゴリズムをベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5097809301149341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world categorization is severely hampered by class imbalance because traditional ensembles favor majority classes, which lowers minority performance and overall F1-score. We provide a unique ensemble technique for imbalanced problems called CAMO (Class-Aware Minority-Optimized).Through a hierarchical procedure that incorporates vote distributions, confidence calibration, and inter model uncertainty, CAMO dynamically boosts underrepresented classes while preserving and amplifying minority forecasts.We verify CAMO on two highly unbalanced, domain-specific benchmarks: the DIAR-AI/Emotion dataset and the ternary BEA 2025 dataset. We benchmark against seven proven ensemble algorithms using eight different language models (three LLMs and five SLMs) under zero-shot and fine-tuned settings .With refined models, CAMO consistently earns the greatest strict macro F1-score, setting a new benchmark. Its benefit works in concert with model adaptation, showing that the best ensemble choice depends on model properties .This proves that CAMO is a reliable, domain-neutral framework for unbalanced categorization.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の分類は、伝統的なアンサンブルが多数派を好んでおり、少数派のパフォーマンスと全体的なF1スコアを低下させるため、階級不均衡によって著しく妨げられている。 本稿では,CAMO(Class-Aware Minority-Optimized)と呼ばれる不均衡問題に対するユニークなアンサンブル手法を提案する。 投票分布、信頼度校正、モデル間不確実性を組み込んだ階層的な手続きを通じて、CAMOは少数派予測を保存・増幅しながら、過小評価クラスを動的に強化し、DIAR-AI/Emotionデータセットと3次BEA2025データセットの2つの高度にバランスのとれたドメイン固有ベンチマーク上でCAMOを検証する。 8つの異なる言語モデル(3つのLLMと5つのSLM)を用いて、ゼロショットおよび微調整設定で7つのアンサンブルアルゴリズムをベンチマークした。 改良されたモデルでは、CAMOは一貫して最大の厳格なマクロF1スコアを獲得し、新しいベンチマークを設定している。 その利点はモデル適応と協調して働き、最高のアンサンブルの選択がモデルの性質に依存することを示す。 このことは、CAMOがアンバランスな分類のための信頼できる、ドメイン中立のフレームワークであることを証明している。

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