知人が言っていました。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。背景ラベル付きのデータセットを作る際に発生頻度が低いクラスを集めるのが難しいという問題があります。結果、そのクラスの学習検証データ数が少なくなり、そのクラスやそのクラスに近いクラスの分類精度が下がるという問題が予想されます。発生頻度の少ないクラスのデータを集められる気がします。いった分類器の構築方法を考えます。アノテーションツールを考えます。マルチタグ付け多値分類問題を解くモデルを作るという方法があります。単純な達分類としては実装したくありません。ラベルの個数Nに対して、$\Theta(N)$回の学習をする必要があります。そこまで大きな差はつかないはずです。(実装の最適化レベルでSVMで多値分類するほうが早そうです)後者の方法が楽そうです。その方法はマルチタグ付与問題と親和性がありそう。そのタグをつければ良い。1クラスへの分類より実装は楽なはず。不足した場合、不足した特徴を全く加味しないのと同様です。