Detta dokument tar upp problemet med att extrahera korrekta etiketter från crowdsourced dataset, en viktig utmaning i crowdsourcing. Tidigare arbete har fokuserat på att modellera enskilda arbetstagares tillförlitlighet, till exempel genom förvirringsmatriser, och använda dessa latenta egenskaper för att uppskatta de sanna etiketterna mer exakt. Denna strategi blir emellertid ineffektiv när det finns för få etiketter per arbetstagare för att på ett tillförlitligt sätt kunna uppskatta deras kvalitet. För att mildra denna fråga föreslår vi en ny gemenskapsbaserad Bayesiansk modell för aggregation av etiketter, CommunityBCC, som förutsätter att crowdarbetare överensstämmer med några olika typer, där varje typ representerar en grupp arbetstagare med liknande förvirringsmatriser. Vi antar att varje arbetare tillhör en viss gemenskap, där arbetarens förvirringsmatris liknar (en perturbation av) samhällets förvirringsmatris. Vår modell kan sedan lära sig en uppsättning av viktiga latenta funktioner: (i) förvirringsmatrisen i varje gemenskap, (ii) gemenskap medlemskap för varje användare, och (iii) den aggregerade etiketten för varje objekt. Vi jämför vår modells prestanda med etablerade aggregeringsmetoder på ett antal storskaliga, verkliga crowdsourcing-dataset. Våra experimentella resultat visar att vår CommunityBCC-modell konsekvent överträffar toppmoderna metoder för sammanläggning av etiketter, vilket i genomsnitt ger 8 % mer noggrannhet med samma mängd etiketter.
Venanzi m.fl. REF föreslog en gemenskapsbaserad modell för sammanläggning av etiketter för att identifiera olika typer av arbetstagare och korrigera deras etiketter på motsvarande sätt.
Community-based bayesian aggregation models for crowdsourcing
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}