ブラックボックス的なラベルを超えて：主観的NLPタスクを診断するための解釈可能な基準
arXiv cs.CL / 2026/4/21
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要点
- 本論文は主観的NLPデータセットにおける重要な制約、すなわち複数のアノテータ判断を単一のゴールドラベルに集約すると不一致の理由が見えにくくなる点を扱います。
- ゴールドラベルを確定する前に、複数アノテータの基準判断のみを用いて専門家が設計したアノテーションスキーマを監査する、スキーマレベルの診断法を提案します。
- この方法は、不安定で運用化しにくい基準という失敗モードと、相互に排他的なカテゴリ間の境界を曖昧にする体系的なカテゴリ重なりという失敗モードを分けて捉えます。
- 商用文書に対する説得的価値抽出タスクに適用したところ、不一致は少数の基準に集中し、扱われた文の約半分で複数カテゴリが同時に発火することが分かりました。
- この診断は、ガイドラインの改善、カテゴリ構造の調整、あるいはアノテーションのパラダイム自体の見直しをエビデンスにもとづいて支援します。
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