クラウドソーシングによるマルチラベル分類のためのRAkELを用いた品質管理法
Quality Control Methods Using RAkEL for Crowdsourced Multi-Label Classification

概要

クラウドソーシングにおけるマルチラベル分類問題に対して、機械学習手法の一つであるRAkELを用いた品質管理法を提案しました。マルチラベル分類問題とは、一つの対象物に対して複数のラベルが割り当てられるような分類問題のことを指します。マルチラベル分類問題では、ラベル間の相関をうまく考慮することで精度向上を図ることができることが知られていますが、既存手法ではラベル間の相関を捉えられる一方で計算量が大きくなってしまうという課題がありました。そこで、私たちはRAkELをクラウドソーシングに応用することでこの課題の解決を図り、実データでの実験とスパムワーカを想定した実験で有効性のある結果を得ました。

産業界への展開例・適用分野

例えば、機械学習のための教師データを作るための画像へのアノテーション作業に本手法を用いることが可能だと考えています。他には、感情分類のための教師データ作成のためのアノテーション作業にも用いることができると思います。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
吉村 皐亮	知能情報学専攻	集合知システム分野(鹿島研究室)	修士1回生
馬場 雪乃	知能情報学専攻	集合知システム分野(鹿島研究室)	助教
鹿島 久嗣	知能情報学専攻	集合知システム分野(鹿島研究室)	教授

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