Överensstämmande användarkrav genom flera interaktioner mellan människor och datorer kan effektivt öka noggrannheten i informationsinsamlingen. Mainstream aktiva inlärningsalgoritmer använder osäkerhetsprovtagningsstrategi. Sådana algoritmer kan dock inte ge tillfredsställande resultat under få interaktioner. För att förbättra den interaktiva effektiviteten och noggrannheten i informationsinsamlingen föreslogs en provtagningsstrategi baserad på provernas felkorrigeringskapacitet för aktivt lärande. Denna strategi utvärderade det förväntade värdet av omärkta prover genom att beräkna deras potentiella felkorrigeringskapacitet i samband med klassificeringen. Baserat på denna provtagningsstrategi utformades i denna studie ett snabbt interaktivt informationsinsamlingsprogram med förstärkningsutbildning och lågkomplexitetsklassificering. Effekterna av tre provtagningsstrategier (slumpmässig provtagning, osäkerhetsprovtagning och den föreslagna provtagningsstrategin baserad på felkorrigeringskapacitet) på informationshämtningsnoggrannhet undersöktes med hjälp av ett experiment med hjälp av en textuppsättning Reuters-21578. Experimentella resultat visade att den föreslagna provtagningsstrategin uppnådde högre noggrannhet och stabilitet än slumpmässiga och osäkerhetsprovtagningar. Det föreslagna systemets hämtningsnoggrannhet var ungefär 1,6 % högre än för den provtagningsalgoritm som bygger på osäkerhetsstrategi. Det föreslagna systemet kan användas för insamling av information i realtid på grund av dess låga beräkningskomplexitet. Produktionen av denna studie kan förbättra noggrannheten och latensen hos interaktiva informationsinsamlingstjänster.
Aktivt lärande används också i en interaktiv informationssökningsmetod för att öka relevansen hos de rekommenderade dokumenten REF.
An Interactive Information-Retrieval Method Based on Active Learning
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Engineering Science and Technology Review', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}