Argumentativ Zoning (AZ) -analys av den argumentativa strukturen i en vetenskaplig uppsats har visat sig användbar för ett antal uppgifter informationstillgång. Nuvarande metoder för AZ bygger på övervakad maskininlärning (ML). Dessa metoder kräver stora mängder kommenterade data och är dyra att utveckla och anpassa till olika domäner och uppgifter. En möjlig lösning på detta problem är att använda svagt övervakad ML istället. Vi undersöker resultatet av fyra svagt övervakade klassificeringar av vetenskapliga abstrakta data kommenterade för flera AZ-klasser. Vår bästa klassificering baserad på kombinationen av aktivt lärande och självträning överträffar vår bäst övervakade klassificering, vilket ger en hög noggrannhet på 81% när du använder bara 10% av de märkta data. Detta resultat tyder på att svagt övervakat lärande skulle kunna användas för att förbättra den praktiska tillämpligheten och överförbarheten av AZ mellan olika uppgifter för tillgång till information.
REF tillämpar ett halvövervakat tillvägagångssätt som bygger på aktivt lärande och självutbildning.
A Weakly-supervised Approach to Argumentative Zoning of Scientific Documents
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}