マルチラベル分類のための重みつき非対称損失関数

単一のテキストに複数のラベルを付与するマルチラベルテキスト分類は、自然言語処理で重要なタスクの一つであるが、大きな課題としてラベルの出現頻度が不均衡であることが挙げられる。学習データ中にあまり出現しない低頻度ラベルは、ポジティブサンプル数が極端に少なく、ほとんどの入力がネガティブサンプルである。そのため、モデルは低頻度ラベルをほとんどネガティブサンプル由来の損失から学習することになる。本研究では、ラベルの共起重みと出現頻度重み、ネガティブサンプル由来の損失値を抑制する重みを組み合わせる手法を提案する。実験の結果、Reuters-21578では、micro-F1で0.911とSOTAを上回る性能を達成した。