Abstrakt. Manuell annotering är en tråkig och tidskrävande process, vanligtvis behövs för att generera utbildning corpora för att användas i ett maskininlärning scenario. Det avlägsna övervakningsparadigmet syftar till att automatiskt generera sådan korpora från strukturerade data. Det aktiva inlärningsparadigmet syftar till att minska de insatser som krävs för manuell annotering. Vi utforskar aktiva och avlägsna inlärningsmetoder gemensamt för att begränsa mängden automatiskt genererade data som behövs för användning av relationsextraktion genom att höja kvaliteten på kommentarerna. Den huvudsakliga idén med att använda avlägset märkt korpora är att de kan förenkla och påskynda generering av modeller, t. ex. för att extrahera relationer mellan enheter av intresse, medan urvalet av instanser vanligtvis utförs slumpmässigt. Vi föreslår att man i stället väljer instanser för varje kommitté. Detta tillvägagångssätt liknar det aktiva inlärningsparadigmet, med en skillnad som omärkta fall är svagt kommenterade, snarare än av mänskliga experter. Olika strategier med lågt eller högt självförtroende jämförs med slumpmässigt urval. Experiment på offentligt tillgängliga datauppsättningar för detektion av protein-proteininteraktioner visar en statistiskt signifikant förbättring av F1-måttet när man lägger till fall med en hög överenskommelse med kommittén.
Bobić och Klinger REF föreslog användning av fråge-för-kommitté för att välja instanser istället.
Committee-based Selection of Weakly Labeled Instances for Learning Relation Extraction
{'venue': 'Res. Comput. Sci.', 'journal': 'Res. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}