Aktivt lärande (AL) lovar att minska kostnaden för att kommentera märkta dataset för utbildningsbara humanspråksteknik. I motsats till förväntningarna, när man skapar märkt träningsmaterial för HPSG parse val och senare återanvända det med andra modeller, kan vinster från AL vara försumbara eller till och med negativa. Detta har allvarliga konsekvenser för användningen av AL, vilket visar att ytterligare kostnadsbesparande strategier kan behöva antas. Vi utforskar en sådan strategi: att använda en modell under noteringen för att automatisera några av besluten. Våra bästa resultat visar en 80% minskning av notationskostnaden jämfört med märkning slumpmässigt utvalda data med en enda modell.
REF tog itu med HPSG-tolkval med hjälp av en funktionsbaserad log-lineär parser, Redwoods corpus och kommittébaserat aktivt lärande, vilket ger 80% minskning av notationskostnaden.
Active Learning And The Total Cost Of Annotation
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}