Aktivt lärande är väl lämpat för många problem i naturligt språk bearbetning, där omärkta data kan vara riklig men annotation är långsam och dyr. Syftet med detta dokument är att belysa de bästa aktiva inlärningsmetoderna för sekvensmärkning av uppgifter såsom informationsutvinning och dokumentsegmentering. Vi undersöker tidigare använt frågevals strategier för sekvensmodeller, och föreslår flera nya algoritmer för att ta itu med sina brister. Vi gör också en storskalig empirisk jämförelse med hjälp av flera corpora, vilket visar att våra föreslagna metoder avancerar state of the art.
REF ger en jämförelse av olika strategier för aktivt lärande för sekvensmärkningsuppgifter.
An Analysis of Active Learning Strategies for Sequence Labeling Tasks
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}