AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「注釈者ごとのばらつきをモデル化するのが大事」と言われまして。これは要するにラベル付けの人によって判断が違う、という問題ですか？私のところでもクラウドで少しデータ取っているのですが、注釈がまばらで困っているんです。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ここで扱うのはMulti-annotator learning (MAL) 多数注釈者学習で、注釈者ごとにラベリング傾向が違うために生じるズレを明示的に扱う研究分野です。しかも現実では多くの注釈者が全データにラベルを付けないため、欠損ラベルが多く出るという問題がありますよ。
欠損ラベルというのは、例えば注釈者Aはこの動画だけラベルして、注釈者Bは別の動画だけラベルする、みたいなことですか。そうなると注釈者モデルが学習できない、という理解で合っていますか。
その理解でいいですよ。既存手法は欠損ラベルのときに注釈者固有のパラメータ更新を飛ばしてしまい、結果としてデータを有効活用できず過学習しやすくなる問題がありました。SimLabelはそこを狙って改善します。
なるほど。ではSimLabelは欠損ラベルをどうやって埋めるのですか？要するに似ている注釈者のラベルを参考にして穴埋めする、ということですか？
正解です。簡潔に言えば三つの要点で動きますよ。第一に、注釈者間の類似度を推定して、信頼できる注釈者の予測を重み付けしてソフトラベルを作る。第二に、Confidence-based Iterative Refinement、つまり信頼度に基づく反復改善でその類似度行列を更新する。第三に、これらを半教師あり学習（Semi-supervised learning (SSL) 半教師あり学習）の枠組みで注釈者モデルに制約として与えるのです。
信頼度に基づく反復改善というのは、要するに最初はあまり確信が持てないけど、繰り返すうちに確度の高いラベルが増えて信頼できるようになる、ということですか。
その通りです。たとえば最初は類似度行列がざっくりしていてノイズが混ざるが、信頼度が高いと判断したソフトラベルだけを使って欠損を埋めると次の反復でより良い類似度が得られる。これを繰り返すことでモデル全体の安定性が増すのです。
それは現場的にはありがたい。ですが運用コストはどうなるのですか。データの増強みたいに手間がかかるのではと心配しています。投資対効果の観点で教えていただけますか。
良い質問です。結論を先に言うと、ラベルの追加取得コストを大きく抑えつつ既存注釈を最大限活用できるため、ラベル収集費用が高いケースでは費用対効果が高くなります。具体的には初期導入で類似度計算と反復更新の仕組みを作れば、以後は自動で改善され現場の負担は限定的です。
これって要するに、少ないラベルでも賢く使って注釈者それぞれのクセを埋めていく仕組みということですね？
その理解で大丈夫です。要点を三つにまとめますよ。第一に、注釈者間の類似度を重みとして欠損ラベルをソフトに補完する。第二に、高信頼の補完のみを使って類似度を反復的に改善する。第三に、こうして得た補完情報を注釈者固有モデルに半教師あり学習として組み込み汎化性能を上げる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、これは「似た評価をする人同士を頼りにして、ラベルのないところを埋めてモデルを賢くする方法」という理解で合っていますか。導入すればラベル追加のコストを抑えつつ品質向上が期待できる、ということですね。
その表現で完璧です。現場での導入にあたってはまず小さなデータでプロトタイプを作り、信頼度基準や類似度の閾値を調整するところから始めましょう。大丈夫、私が伴走しますから安心してくださいね。
