2025年12月25日
## 要約：
本研究では、実際のソーシャルメディアデータを用いてTransformer感情分析モデルのドリフトをゼロ学習で分析しました。その結果、イベント発生時には最大23.4%の精度低下が見られ、信頼度も低下しました。新たに開発したドリフト指標は、既存手法よりも性能が高く、実用的な監視閾値を超える検出能力を示しました。
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## 翻訳：
arXiv:2512.20631v1 のアナウンス タイプ：新規。
要旨：本研究では、実際のソーシャルメディアデータを用いて検証されたTransformerベースの感情分析モデルの、ゼロ学習時空間的ドリフトを包括的に分析します。3つのTransformerアーキテクチャにわたる体系的な評価と、12,279件の実際のソーシャルメディア投稿に対する厳格な統計的検証の結果、イベント駆動期間中に最大23.4%に達する精度低下と、モデルの不安定性が明らかになりました。私たちの分析では、信頼度の最大低下は13.0%（Bootstrap 95% CI：[9.1%、16.5%]）であり、実際のパフォーマンスの低下と強い相関関係が示されています。私たちは、埋め込みベースのベースラインよりも優れた性能を発揮し、生産環境への展開に適した計算効率を維持する4つの新しいドリフト指標を紹介します。複数のイベントにわたる統計的検証により、実用的な重要性を超える検出能力が確認されました。このゼロ学習手法により、リアルタイムの感情モニタリングシステムを直ちに展開でき、動的なコンテンツ期間中のTransformerモデルの動作に関する新たな洞察が得られます。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.20631)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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