マルチラベル分類では，ラベル間に部分的な関連が存在し，この関係性を捉えた表現学習が難しい.既存のInfoNCE形式の教師あり対照学習は正例にのみ重み付けを行い，負例は一様に扱っていた.そこで本研究では，正例だけでなく，負例にもラベル類似度に基づく重みを導入したMCACR（Multi-LabelContrastiveAttractionandContrastiveRepulsion）を提案し，負例の強さを段階付けて扱う.AAPDとRCV1-v2において，MCACRは既存手法と同程度のMicro-F1を維持しつつ，Macro-F1を向上させることを確認した．

マルチラベル分類（Multi-LabelClassiﬁcation）は，感情分析，ニュース分類，タグ推薦など幅広い応用を持つ重要な課題である[1].マルチラベル分類では各ラベルが互いに独立ではなく，共起や包含などの依存性が存在するため，ラベル間関係を踏まえた表現学習が求められる.対照学習（ContrastiveLearning）は，類似インスタンスを近づけ，非類似インスタンスを遠ざけることで表現空間を構築する枠組みであり，その教師あり変種である教師あり対照学習（SupervisedContrastiveLearning;SupCon）はマルチクラス分類において高い有効性が示されている[2].この枠組みはマルチラベル分類にも導入されており，ラベルを一つでも共有するインスタンス対を正例とみなし，そのラベル合致度に基づいて寄与を重み付けするのが一般的である[3,4].一方で，多くの手法は負例を一様に扱う．しかしマルチラベル分類では，共有ラベルのないインスタンス間にもラベル集合の部分的関連があり得るため，一様な負例処理は意味的に近い対まで分離し，表現空間をラベル分布の構造から乖離させ得る．本研究では，マルチラベル分類における教師あり対照学習において，正例に対する既存の重み付けに加え，負例に対してラベル共起に基づく重みを導入するMCACR（Multi-LabelContrastiveAttractionandContrastiveRepulsion）を提案する．これにより，負例に対してもラベル共起に基づく類似度を考慮した学習を可能にする．本研究の貢献は次のとおりである.1.マルチラベル分類における従来のSupConに基づく手法が負例を一様に扱うことの限界を，マルチクラス分類との対比を通じて整理した.