Promptの説明

チェーン型協調学習フレームワーク：データ補完、拡張、疑似ラベル学習のための協調プロセス このフレームワークは、「チェーン型協調」を中心に、合成データにおける統計的忠実性、ビジネス合理性、モデルの汎化性能を、自動パス追跡（データ補完）、マルチモジュールデータ生成と最適化（CTGAN + 後処理）、疑似ラベル駆動型マルチモデル協調学習という3つの主要な柱を通じて、統一的に実現します。以下では、コアアルゴリズム、技術モジュール、プロセス実装の観点から統合的に説明します。 I. コアアルゴリズム：自動パス追跡（データ補完ロジック） アンケート/データにおけるジャンプルールの欠落によるパスの途切れの問題に対処するため、パス追跡および補完アルゴリズムを「データ補完」のためのコアツールとして設計します。 1. アルゴリズムの手順 • パスノードの定義：ジャンプロジックを持つ質問をノードとして抽象化し、そのタイプ（単一選択/複数選択）、論理属性（必須/後続の質問にリンク）、および値空間をマークします。 • ジャンプグラフのモデリング：ジャンプルール（例：「Q1='はい' → Q3」）を有向エッジに変換し、ツリー状の「アンケートロジックジャンプグラフ」を構築します。 • 走査と検出：開始点からノードを走査し、アクセスパスを記録します。未訪問のノード（パスの切断）がある場合は、ルールが欠落しています。繰り返し訪問するノード（循環パス）がある場合は、論理的な矛盾が存在します。 • パスの補完： • 切断されたパス：「反復原理」に従って高頻度のパスを選択するか、「統計的原理」（中央値/平均パス長）に従って修復します。 • 循環パス：重複するノードを削除した後、切断されたパスの方法を使用してパスを補完します。 • 検証と最適化：補完されたパスにループ/冗長性/脱落がないか確認し、エッジの重みを調整するか、ルールを再定義します。 2. チェーン型協調における役割 データ補完のための構造化されたロジックを提供します。パス追跡を通じて途切れたノード（ジャンプの関連付けの欠落など）を特定し、統計的原理を組み合わせることでルールを補完し、データ生成の整合性を確保します（例：アンケートパスがすべての合理的な分岐を網羅する）。 II. 技術モジュール：データ生成と最適化の数学的基礎 このフレームワークは、確率論、最適輸送理論、および深層学習を統合し、前処理、生成、後処理の3つの段階を通じてデータ品質を保証します。 1. 前処理：グループ化された分位変換（データ標準化） • 数学的原理：連続特徴量Xに対して、累積分布関数F_X(x)を使用して一様分布U(0,1)にマッピングし、次に標準正規分布の逆CDF \Phi^{-1}を使用してターゲット分布に変換します。 X_{\text{trans}} = \Phi^{-1}(F_X(X)), \quad X_{\text{trans}c} = \Phi^{-1}(F_{X|c}(X)) （グループ化された変換は、離散特徴量の組み合わせcに従って条件付き分布F_{X|c}を計算します）。 • 理論的根拠：確率積分変換定理（U=F_X(X)\sim\text{Uniform}(0,1)）