のSNSや速報記事には多くのノイズや誤情報が含階層的テキスト分類は，非階層的な手法と比べ詳まれており，データが希薄な下位カテゴリでは，こ細，かつ体系的な情報抽出が可能である反面，下位れらのノイズにより決定境界が不安定になりやすカテゴリにおけるデータが希薄であるため，ノイズく，BERTなどの従来の分類モデルでは分類精度がに対する脆弱性が深刻な問題となる．この問題を解著しく低下するという問題が指摘されている[5]．決するためには，少量データにおいてもノイズに惑本研究は，このようなデータ希薄な階層構造の下位わされず，文脈の本質的な特徴を学習する堅牢性がカテゴリにおいても，ノイズや誤情報に対して堅求められる．本研究は，分類器と攻撃モデルを反牢に動作するテキスト分類モデルを構築すること復的に競合させるHierarchicalTextClassiﬁcationwithを目的とする．我々はZhuら[6]により提案されたATM(HTCATM)を提案する．HTCATMは，攻撃モATM(AdversarialTuningMulti-agentSystem)の枠組みデルが生成する敵対的サンプルを用いた反復学習にに着想を得た．Zhuらは，検索拡張生成(RAG)におより，下位カテゴリにおいても高い識別能力と堅牢いて，検索された文書に含まれる誤情報や虚偽内性を目指す．実験の結果，提案手法はベースライン容（fabrications）がLLMのハルシネーションを引であるBERT[1]の精度を上回り，敵対的チューニき起こす問題に着目し，ATMを提案した[6]．ATMングによる有効性が確認できた．は，回答生成を行うGeneratorと，それを惑わすための巧妙な虚偽情報を生成するAttackerという2つ

のAgentで構成される．これらを交互に競わせる反テキスト分類は，災害時の情報分析やニュース復的敵対的チューニング(IterativeAdversarialTuning)分類など，現代社会における情報処理の重要な基を行うことで，Attackerはより判別困難なノイズを盤技術である．特に，災害発生時の救助要請や被生成するように，Generatorはそのノイズを識別し害状況を瞬時かつ正確に把握するためには，単に無視するように進化し，結果として検索拡張生成に「災害関連」と分類するだけでなく，具体的な「被おいて高い堅牢性を獲得する．本研究では，この害の種類」や「緊急度」といった詳細なカテゴリにATMの概念を階層的テキスト分類タスクに応用し細分化し理解する必要がある．この要求に応えるたHTCATMを提案する．具体的には，階層化されため，テキストをカテゴリをノードとする階層構た全カテゴリを対象とするBERTベースの分類器造へ分類する階層的テキスト分類(HierarchicalText(Classiﬁer)と，分類器を不正解に導くような敵対的Classiﬁcation;HTC)に関する研究が盛んに行われてサンプルを生成する攻撃モデル(Attacker)を構築し，いる[2][3][4]．しかし，階層構造を用いた分類には，これら2つのモデルを敵対的にチューニングする．階層構造に起因するデータ分布の不均衡，すなわ特に，階層構造における「兄弟ノード」や「従兄弟ち，階層の上位に位置する一般的なカテゴリに比ノード」など，意味的に近接し誤分類しやすいカテべ，下位に位置する詳細なカテゴリほど利用可能なゴリへの誘導を行うことで，階層特有の難しさを考訓練データが極端に少なくなる「データ希薄性」の慮した攻撃を生成する．このプロセスは階層の上下問題が存在する．加えて，多くのHTCタスクは一関係に基づく適用順序には依存せず，階層に含まれつのテキストに対し複数のカテゴリを付与するマる全ノードに対して一括して適用される．これによルチラベル分類として定式化されるため，正解ラベり，分類器は個別の階層レベルにとらわれず，表面ルの組み合わせが複雑化し，データが希薄な下位的なノイズに左右されない大局的かつ局所的な文脈org/licenses/by/4.0/).の特徴を同時に学習し，データ希薄な下位カテゴリにおいても堅牢に分類できる能力の獲得を目指す．