この記事では、機械学習モデルのアンサンブルを統合するための新しいアプローチとして、組合せフュージョン分析（CFA）を用いた感情分類手法が提案されています。この手法は、IMDBの感情分析データセットで97.072%の最先端の精度を達成しました。CFAはモデル間の類似性を定量化するためにランクスコア特性関数を利用し、予測を戦略的に結合することで、個々のモデルのサイズを拡大する従来の方法と対照的に、計算資源の使用を効率的に行います。実験結果では、CFAが従来のアンサンブル法を上回ることが示され、RoBERTaアーキテクチャをベースとしたトランスフォーマー型モデルと、ランダムフォレストやSVM、XGBoostなどの従来型機械学習モデルの組み合わせが実装されています。