# ラベル間の意味の違いを考慮した Few-shot テキスト分類

大橋 空 1 高山 隼矢 ${ }^{1}$ 梶原 智之 ${ }^{2}$ 荒瀬 由紀 ${ }^{1}$
1 大阪大学大学院情報科学研究科 2 愛媛大学大学院理工学研究科
${ }^{1}$ \{ohashi.sora, takayama.junya, arase\}@ist.osaka-u.ac.jp
${ }^{2}$ kajiwara@cs.ehime-u.ac.jp

## 1 はじめに

テキスト分類タスクにおいて、ニューラルネット ワークに基づくモデル $[1,2]$ が多数提案されており、大きな成功を収めている。特に BERT [3] による文 の表現生成は多くのテキスト分類タスクにおいて最高性能を達成し、その有効性が示されている。しか しこれらの機械学習モデルでは、少数の事例しか持 たないラベルが存在する場合、訓練時に過学習を起 こしやすいという問題が知られている [4]。この問題に対処するために、ラベルごとに数個の事例のみ が訓練データとして与えられる設定の Few-shot テキ スト分類 [5-8] が活発に研究されている。

Few-shot テキスト分類では、距離学習やメタ学習 を用いる手法が成功を収めている。例えば、様々な 粒度の注意機構を用いて分類が容易なべクトル表現 を生成する手法 [6] や、注意機構において単語の共起パターンを考慮する手法 [8] が提案されている。 これらの先行研究ではラベル表現同士の類似度を考慮しないため、意味的に近いラベルが混同されやす く、それらの分類が難しいという課題がある。

この問題に対処するため、本研究ではラベル表現同士を比較し、各ラベル表現を互いに分離する学習手法を提案する。提案手法では、ラベル間の意味の 違いを把握し、各ラベルに特有の情報のみをラベル 表現に織り込んだ表現を生成する。これによりラべ ル間の違いが明確になり、分類が容易になると期待 できる。

提案手法の有効性を検証するために、Huffpost [9] および FewRel [10] のデータセットを用いて Fewshot テキスト分類の害験を行った。実験の結果、両 データセットにおいて提案手法がベースラインモデ ルの性能を有意に改善し、提案手法の有効性を確認 できた。さらに提案手法は、分類対象のラベルが増加するにつれて、また各ラベルの事例数が減少する につれて、その有効性が増すことが明らかとなり、
より困難な設定の Few-shot 分類において分類精度の 向上に貢献することが示された。

## 2 背景知識：Few-shot テキスト分類

## 2.1 問題定義

Few-shot テキスト分類では、サポート集合および クエリ集合が入力として与えられる。サポート集合 とは、テキストとラベルの組の集合 $S=\left.\{\left(x_{i}, y_{i}\right)\right.\}_{i=1}^{N K}$ である。 $N$ はサポート集合に含まれるラベルの種類であり、 $K$ はラベルごとのサンプル数である。以降、 $N=n, K=k$ である場合を $n$-way $k$-shot 分類と 呼ぶ。また、ラベル $L$ のみが含まれるサポート集合 を $S_{L}=\left.\{\left(x_{p}, y_{p}\right) \mid y_{p}=L\right.\}$ と表記する。クエリ集合と は、分類対象であるテキストの集合 $Q=\left.\{q_{j}\right.\}_{j=1}^{M}$ の ことを指す。Few-shot テキスト分類モデルは、この 各クエリ $q_{j}$ に対してラベルを推定することを目的 とする。なお、サポート集合 $S$ が持つラベルの集合 とクエリ集合 $Q$ に対応するラベルの集合は等しい。

Few-shot 分類では、エピソード [11] と呼ばれる データセットの部分集合を単位として訓練および評価を行う。訓練エピソードは、訓練用データから無作為に選択された $N$ 種類のラベルについて、その ラベルを持つ事例を $K+m$ 個だけ無作為抽出し、サ ポート集合とクエリ集合に分割して作成する。ただ し $m=\frac{M}{N}$ である。評価エピソードも評価用データ から同様に作成し、クエリ集合ごとの正解率を平均 してモデルの評価とする。

## 2.2 Few-shot テキスト分類モデル

本節では、Few-shotテキスト分類モデルの一般形 について説明する。まず、サポート集合およびクエ リ集合に含まれる文をそれぞれべクトル表現に変換 する。 $S_{i}$ に属する文を $s_{i}^{p}(1 \leq p \leq K) 、 Q$ に属する 文を $q_{j} \in Q$ 、文符号化器を $E(\cdot)$ とすると、文のべク トル表現 $\boldsymbol{s}_{i}^{p}$ および $\boldsymbol{q}_{j}$ は次のようになる。

図 1 提案する Few-shotテキスト分類モデルの全体図（赤色の部分が提案手法）

$
\begin{aligned}
& \boldsymbol{s}_{i}^{p}=E\left(s_{i}^{p}\right) \\
& \boldsymbol{q}_{j}=E\left(q_{j}\right)
\end{aligned}
$

文の符号化には、再帰的ニューラルネットワーク [2] や畳み込みニューラルネットワーク [1]、BERT [3] など、任意の手法を適用する。

次に、同じラベルを持つ $K$ 文のベクトル表現から ラベル表現を生成する。ラベル表現を生成する関数 を $C(\cdot)$ とすると、ラベル表現 $\boldsymbol{l}_{i}$ は次のようになる。

$
l_{i}=C\left(s_{i}^{1}, s_{i}^{2}, \cdots, s_{i}^{K}\right)
$

$C(\cdot)$ として、平均プーリングや最大プーリング等が 用いられる。

最後に、 $\boldsymbol{l}_{i}$ と $\boldsymbol{q}_{j}$ の関連度を計算し、クエリ表現 と最も関連度の高いラベル表現を選択することに よってラベルを推定する。関連度を計算する関数を $R(\cdot)$ とすると、ラベルの確率分布は以下の式で計算 できる。

$
p\left(i \mid \boldsymbol{l}_{1}, \cdots, \boldsymbol{l}_{N}, \boldsymbol{q}_{j}\right)=\frac{e^{R\left(\boldsymbol{l}_{i}, \boldsymbol{q}_{j}\right)}}{\sum_{p} e^{R\left(\boldsymbol{l}_{p}, \boldsymbol{q}_{j}\right)}}
$

$R(\cdot)$ にはコサイン類似度等、任意の手法を適用する。分類の損失関数 $L_{c}$ には、負の対数尤度を用いる。

$
L_{c}=-\frac{1}{M} \sum_{i=1}^{M} \log p\left(y_{j}\right)
$

ここで、 $y_{j}$ は $q_{j}$ に対応する真のラベルを表す。

## 3 提案手法

図 1 亿提案手法の概要を示す。本手法は、2.2 節 で述べた構成の Few-shotテキスト分類モデルに、3.1 節の相違点抽出器と 3.2 節の損失関数を導入するマ ルチタスク学習のアプローチである。相違点抽出器 を用いてより分類が容易となるラベルの特徴量を抽出することで、意味的に近いラベルの分類を容易に し、分類精度を向上させる。

## 3.1 相違点抽出器

相違点抽出器では、(3) 式で得たラベル表現 $\boldsymbol{l}_{i}$ を 互いに比較し、各ラベルに固有の情報のみを持つラ ベル表現 $\hat{l}_{i}$ に修正する。ここで、ラベル $i$ に固有の 情報を持つ理想的なべクトル表現 $\hat{l}_{i}$ は、 $\hat{l}_{j}(i \neq j)$ との相互情報量 $I\left(\hat{l}_{j} ; \hat{l}_{i}\right)$ が 0 となる、すなわち各ラ ベル表現が独立となる、と仮定する。ただし、クエ リ $q_{i}$ に関して無関係な情報を抽出するのを防ぐた め、ラベル表現とクエリ表現を同時に考慮する。具体的には、ラベル表現 $l_{1}, \cdots, l_{N}$ とクエリ表現 $q_{j}$ を 以下の式を用いて変換する。

$
\begin{aligned}
\boldsymbol{H}_{k} & =\operatorname{MultiHeadSelfAttention}\left(\boldsymbol{l}_{1}, \cdots, \boldsymbol{l}_{N}, \boldsymbol{q}_{j}\right) \\
\hat{\boldsymbol{l}}_{\boldsymbol{i}}^{j} & =\operatorname{GELU}\left(\boldsymbol{W}_{1} \boldsymbol{H}_{k, l_{i}}+\boldsymbol{b}_{1}\right) \boldsymbol{W}_{2}+\boldsymbol{b}_{2} \\
\hat{\boldsymbol{q}}_{j} & =\operatorname{GELU}\left(\boldsymbol{W}_{1} \boldsymbol{H}_{j, q_{j}}+\boldsymbol{b}_{1}\right) \boldsymbol{W}_{2}+\boldsymbol{b}_{2}
\end{aligned}
$

ここで、MultiHeadSelfAttention(.) は 1-layer 8-head の 自己注意機構 [12] の出力であり、GELU($\cdot$) は活性化関数 [13] である。 $\boldsymbol{H}_{j, l_{i}} \in \mathbb{R}^{(N+1) \times d}$ は自己注意機構

の出力のうち、 $l_{i}$ に対応するべクトルを表す。 $d$ は 入力ベクトルの次元数である。

## 3.2 損失関数の設計

本研究では $L_{c}$ に加元、相違点抽出器が各ラベル に固有の情報のみを含むような制約を付加する損失関数 $\hat{L}$ を新たに定義する。

$
\hat{L}=\sum_{1 \leq i, j \leq N, i \neq j} I\left(\hat{\boldsymbol{l}}_{i}, \hat{\boldsymbol{l}}_{j}\right)
$

最終的な損失関数は次のようになる。

$
L=L_{c}+\beta \hat{L}
$

ここで、 $\beta>0$ は $\hat{L}$ の重みである。

相互情報量 $I\left(\hat{l}_{i} ; \hat{l}_{j}\right)$ を直接計算するのは困難であ るため、相互情報量の上界を最小化することで間接的に相互情報量を最小化する。具体的には、Cheng ら [14]に従い、以下を最小化する。

$
\begin{aligned}
\hat{I}\left(\hat{\boldsymbol{l}}_{i} ; \hat{\boldsymbol{l}}_{j}\right) & =\sum_{a} R_{a} \\
R_{a} & =\left[\log p_{\theta}\left(\hat{\boldsymbol{l}}_{i}^{a} \mid \hat{\boldsymbol{l}}_{j}^{a}\right)-\frac{1}{|Q|} \sum_{b} \log p_{\theta}\left(\hat{\boldsymbol{l}}_{i}^{a} \mid \hat{\boldsymbol{l}}_{j}^{b}\right)\right]
\end{aligned}
$

ここで、 $p_{\theta}(\cdot)$ は、確率 $p\left(\hat{i}_{i}^{a} \mid \hat{l}_{j}^{a}\right)$ を、パラメータ $\theta$ の ニューラルネットワークで近似した関数である。

## 4 実験

本実験では、相違点抽出器および損失関数 $\hat{L}$ の有効性を検証する。

## 4.1 実験設定

Bao ら [8] によって公開1)されている以下の $2 \supset の$ データセットを用いて実験する。


Huffpost 英語版ハフポストのタイトルから記事 のカテゴリを推定するタスク。訓練用データ、検証用データ、評価用データには、それぞれ 20 種類、5 種類、 16 種類のラベルが含まれており、事例数はラ ベルごとに 900 である。

FewRel エンティティ間の関係を推定するタス ク。訓練用データ、検証用データ、評価用データに は、それぞれ 65 種類、 5 種類、 10 種類のラベルが含 まれており、事例数はラベルごとに 700 である。

ベースラインとして、ProtoNet [4]を用いる。ただ し、(1) 式および (2) 式の文の符号化には BERT [3] を使用し、(3) 式のラベル表現の生成には平均プー リングを用いる。提案手法として、ProtoNet + 相違点抽出器および ProtoNet + 相違点抽出器 $+\hat{L}$ を比較 する。両者は共通のモデル構造だが、前者は 3.2 節 の損失関数を用いず (5) 式の損失関数のみで訓練す るものである。また、本実験設定において最高性能 を達成している Bao ら [8] の手法とも比較する。

本実験では、全てのモデルを 5-Way 1-Shot の設定 で訓練した。最適化アルゴリズムには Adam [15]を 用いた。学習率は、1e-5, 3e-5, 5e-5 の中から、検証用データにおける正解率が最高の値を選択した。提案手法における (10) 式の重み $\beta$ は、1e-6, 1e-4, 1e-2, 1 の中から、同様に検証用データを用いて選択した。

## 4.2 実験結果

実験結果を表 1 に示す。2)両データセットにおい て、提案手法はベースラインの性能を常に有意に改善した。また、 $\hat{L}$ を用いずに訓練した場合、常に性能が悪化することも確認した。以上の結果から、ラ ベルに固有の情報を抽出することは Few-shot テキス 卜分類において有用であると言える。

2）[8] では ProtoNet より高い性能が報告されているが、BERT の fine-tuning 設定を調整した結果、ProtoNet が Bao らの手法 を上回った。
表 2 1-Shot 設定での Way 数による性能変化

## 4.3 性能上昇幅に関する分析

本節では、Way 数および Shot 数を変化させたと きの性能の変化について分析する。表 1 におい て、Huffpost では 5-Way 1-Shot 設定で 1.3 ポイント、 10-Way 1-Shot 設定で 1.4 ポイントの改善が見られ た。また、FewRel データセットにおいては 5-Way 1-Shot 設定で 0.4 ポイント、10-Way 1-Shot 設定で 2.1 ポイントの改善が見られた。これらの結果から、提案手法は Way 数が増加するにつれて有効性が 増すと予想できる。これを検証するため、2-Way、 4-Way、6-Way、8-Way における ProtoNet および提案手法の性能の変化を調査した。表 2 および表 3 に、 FewRel データセットにおける実験結果を示す。な お、評価は 1-Shot および 5-Shot の設定で行った。 Way 数が増加するにつれて、提案手法による性能の 上昇幅が増加する傾向があることが確認できる。つ まり、提案手法は分類対象が多くなるにつれ有効性 が高まると言える。これは、分類対象となるラベル が増加するにつれて、意味的に類似したラベルが出現する確率が高くなるためであると推測される。

また、1-Shot 設定と 5-Shot 設定を比較した結果、 10-Way 設定を除いて、提案手法による性能の上昇幅 は 1-Shot 設定の方が大きい。事例数が少なくなるほ ど、文符号化器によって分類に有効なラベル表現を 生成することが困難になる。提案手法はラベル間の 意味的な違いを抽出するため、その利得は事例数が 少ない場合においより顕著になると考える。

## 5 関連研究

Few-shot 分類の先行研究は、距離学習を用いる手法とメタ学習を用いる手法の 2 つに大別できる。

距離学習を用いる Few-shot 分類モデルとしては、 ユークリッド距離で分類を行う手法 [4]、注意機構 を用いてラベル表現を生成しコサイン類似度を基に 分類を行う手法 [11]、ニューラルネットワークを用 いて関連度を計算する手法 [16]、グラフニューラル ネットワークを用いた手法 [17] などが存在する。表 3 5-Shot 設定での Way 数による性能変化

メタ学習を用いる手法では、数回のパラメータ更新で良好な汎化性能が得られるよう分類器のパラ メータを生成する手法 [18]、パラメータ更新方法や 学習率を学習する手法 $[19,20]$ 、勾配からパラメータ 更新方法をニューラルネットワークを用いて決定す る手法 [21-23] が存在する。

自然言語処理における Few-shot 分類でも、距離学習やメタ学習を用いる手法が提案されている。例え ば、ベクトル表現の計算時にクエリとサポートを相互に参照する手法 [5] や、様々な粒度の注意機構を 適用し、より分類が容易なべクトル表現の獲得を目指した手法 [6,7]、単語の共起パターンから注意スコ アを計算する手法 [8] などが存在する。

これらの既存研究では、ラベル間の意味の違いを 考慮しておらず、意味的に近いラベルを誤分類する 恐れがある。本研究は、ラベル同士を比較して意味的な違いを考慮することで、この問題の解決を目指 すものである。

## 6 おわりに

本研究では、Few-shotテキスト分類モデルの性能改善に取り組んだ。既存手法ではラベル同士を明示的に比較しておらず、ラベル間の意味的な違いを陽 に考慮することができなかった。このため、意味的 に類似したラベルが出現すると意味の違いを把握で きずに誤分類してしまう。これを解決するため、ラ ベル表現を比較し互いの相互情報量が低くなるよう ラベル表現を修正する手法を提案した。実験結果よ り、本手法はベースラインである ProtoNet を全ての 設定で有意に上回ることが確認された。また、本手法は同時に分類するラベルの種類数が多くなるにつ れてその有効性が高まることが確認された。

今後は、任意の Few-shotテキスト分類モデルに関 する提案手法の有効性を調査する予定である。

## 謝辞

本研究は JST (AIP-PRISM, 課題 番号: JPMJCR18Y1）の支援を受けたものです。

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