Aggregering och denoisering av crowd märkt data är en uppgift som har fått ökad betydelse i och med tillkomsten av crowdsourcing plattformar och massiva datauppsättningar. I detta dokument föreslår vi en permutationsbaserad modell för crowd-märkta data som är en betydande generalisering av den gemensamma Dawid-Skene-modellen, och introducerar ett nytt felmått för att jämföra olika estimatorer. Om vi arbetar i en högdimensionell icke-asymptotisk ram som gör det möjligt för både antalet arbetstagare och arbetsuppgifter att skala, får vi en optimal konvergensgrad för den permutationsbaserade modellen. Vi visar att den permutationsbaserade modellen erbjuder betydande robusthet i uppskattningen på grund av dess rikedom, samtidigt som den överraskande bara ådrar sig ett litet ytterligare statistiskt straff jämfört med Dawid-Skene-modellen. Slutligen föreslår vi en beräkningseffektiv metod, kallad OBI-WAN estimator, som är enhetligt optimal över en klass intermediär mellan de permutationsbaserade och Dawid-Skene modellerna, och är enhetligt konsekvent över hela permutationsbaserade modellklassen. Däremot är de garantier för uppskattare som finns i tidigare litteratur suboptimala jämfört med den ursprungliga Dawid-Skene-modellen.
Ref föreslog nyligen en permutationsbaserad generalisering av DS-modellen och härledda optimala konvergensnivåer för dessa modeller.
A Permutation-based Model for Crowd Labeling: Optimal Estimation and Robustness
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}