I aktiv dubbel övervakning, inte bara informativa exempel, men också funktioner väljs för märkning för att bygga en hög kvalitet klassificerare med låg kostnad. Men hur man mäter informationen för båda exemplen och funktionen i samma skala har inte lösts väl. I detta dokument föreslår vi ett icke-negativt matris factorization-baserat tillvägagångssätt för att ta itu med denna fråga. Vi utökar först matris factorization ram för att explicit modellera motsvarande samband mellan funktionsklasser och exempel klasser. Sedan föreslår vi, genom att använda sig av återuppbyggnadsfelet, ett enhetligt system för att avgöra vilken egenskap eller vilket exempel en klassificeringsgivare med störst sannolikhet kommer att ha nytta av att ha märkt. Empiriska resultat visar hur effektiva våra föreslagna metoder är.
REF utvidgade vidare ramen för matrisfaktorisering till modell med dubbel övervakning från både dokument- och ordetiketter.
A Non-negative Matrix Factorization Based Approach for Active Dual Supervision from Document and Word Labels
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}