Övervakad inlärning, t.ex. klassificering, spelar en viktig roll vid bearbetning och organisering av mikrobloggningsdata. Vid mikrobloggning är det lätt att massa stora mängder omärkta data, men skulle vara kostsamt att få etiketter, som är nödvändiga för övervakade inlärningsalgoritmer. För att minska märkningskostnaden är aktivt lärande ett effektivt sätt att välja representativa och informativa exempel för att söka efter etiketter för att förbättra den lärda modellen. Olika från traditionella uppgifter där fallen antas vara oberoende och identiskt fördelade (i.d.), när det gäller mikrobloggning nätverkas med varandra. Detta innebär både möjligheter och utmaningar för att tillämpa aktivt lärande på mikrobloggningsdata. Inspirerad av sociala korrelationsteorier undersöker vi om sociala relationer kan bidra till ett effektivt aktivt lärande på nätverksdata. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk för aktivt lärande för klassificering av nätverkstexter i mikrobloggning (ActNeT). I synnerhet studerar vi hur man kan integrera nätverksinformation i textinnehållsmodellering, och designstrategier för att välja de mest representativa och informativa instanserna från mikrobloggning för märkning genom att dra nytta av sociala nätverksstruktur. Experimentella resultat på Twitter-datauppsättningar visar nyttan med att integrera nätverksinformation i aktivt lärande och att det föreslagna ramverket överträffar befintliga toppmoderna metoder.
När det gäller AL och mikrobloggning, Hu et al. REF-modell för textinnehåll för att införliva information om sociala nätverk för att senare analysera om de sociala relationerna kan förbättra de aktiva läranderesultaten för sådana nätverksbaserade data.
ActNeT: Active Learning for Networked Texts in Microblogging
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}