敵対的マルチエージェントシステムによる階層的テキスト分類

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