Abstrakt. Analys av textsvar på öppna enkätfrågor har varit en av de utmanande tillämpningarna för NLP. Sådana ostrukturerade textdata är en rik datakälla för subjektiva åsikter om ett specifikt ämne eller entitet, men det är inte möjligt att snabbt och omfattande analys. Enkätkodning är processen för att kategorisera sådana textsvar med hjälp av en förspecificerad klasshierarki (ofta kallad kodram). I detta dokument identifierar vi de faktorer som begränsar automatiseringsstrategierna för detta problem och konstaterar att en fullständigt övervakad inlärningsmetod inte är genomförbar i praktiken. Vi presenterar sedan detaljer om vårt tillvägagångssätt som använder flermärkt textklassificering som ett första steg utan att kräva märkta träningsdata. Detta följs av det andra steget i aktiv inlärning baserad verifiering av enkätsvar kategorisering görs i första steget. Denna svaga tillsyn med aktivt lärande hjälper oss att optimera det mänskliga engagemanget samt att anpassa processen för olika områden. Effekten av vår metod fastställs med hjälp av den höga överenskommelsen med verkliga livet, manuellt kommenterade referensdata.
för svar på öppna frågor är REF.
Active Learning Based Weak Supervision for Textual Survey Response Classification
{'venue': 'CICLing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}