I detta papper analyserar vi effekten av omsampling tekniker, inklusive undersampling och översampling som används i aktivt lärande för ordbetydelse disambiguation (WSD). Experimentella resultat visar att undersampling ger negativa effekter på aktivt lärande, men översampling är ett relativt bra val. För att lindra problemet med översampling inom klassen föreslår vi en översamplingsmetod baserad på bootstrap (BootOS) som fungerar bättre än vanlig översampling i aktivt lärande för WSD. Slutligen undersöker vi när vi ska stoppa aktivt lärande, och anta två strategier, max-förtroende och min-terror, som stoppar villkor för aktivt lärande. Enligt experimentella resultat, föreslår vi en förutsägelse lösning genom att betrakta max-förtroende som den övre gränsen och min-terror som den nedre gränsen för stoppförhållanden.
Under 2007 föreslog Zhu och Hovy två stoppmetoder (max-förtroende och min-terror) REF.
Active Learning for Word Sense Disambiguation with Methods for Addressing the Class Imbalance Problem
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}