Flera NLP-uppgifter kännetecknas av asymmetriska data där en klassbeteckning NONE, som anger frånvaron av någon struktur (namngiven enhet, coreferens, relation, etc.) dominerar alla andra klasser. Klassificerare som bygger på sådana data har vanligtvis en högre precision och en lägre recall och tenderar att överproducera NONE-klassen. Vi presenterar ett nytt system för omröstningar bland en kommitté av klassificeringar som avsevärt kan öka återkallandet i sådana situationer. Vi visar resultat som visar upp till 16% relativ förbättring i ACE-värdet för 2004 ACE relation extraktion uppgift för engelska, arabiska och kinesiska.
REF ) byggde upp ett system för minoritetsröstning bland en kommitté av klassificeringar för att förbättra återkallandet av relationsklassificeringen.
Minority Vote: At-Least-N Voting Improves Recall For Extracting Relations
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}