Vi utökar den klassiska metoden för aktivt lärande (AL). I multi-task aktivt lärande (MTAL) paradigm väljer vi exempel för flera annoteringsuppgifter snarare än för en enda som vanligtvis görs i samband med AL. Vi introducerar två MTAL-metaprotokoll, omväxlande urval och rankkombination, och föreslår en metod för att genomföra dem i praktiken. Vi experimenterar med en tvåask annotation scenario som inkluderar namngivna entitet och syntaktisk parse träd annoteringar på tre olika corpora. MTAL överträffar slumpmässigt urval och en starkare baslinje, ensidigt exempelval, där en uppgift utförs med hjälp av AL och de valda exemplen ges också till den andra uppgiften.
Multi-Task Active Learning Previous work on multi-task active learning (MT-AL) REF var fokuserad på att formulera en metod för att hålla prestandan över en uppsättning uppgifter istället för en enda uppgift.
Multi-Task Active Learning for Linguistic Annotations
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}