マルチラベル分類への教師あり対照学習適用におけるラベル共起を用いた負例への重み付け

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．