För närvarande är de bäst presterande modellerna för kinesisk ordsegmentering (CWS) extremt resursintensiva när det gäller uppgiftsmängd. En lovande lösning för att minimera kostnaden för datainsamling är aktivt lärande, som syftar till att aktivt välja de mest användbara instanserna att kommentera för lärande. Aktivt lärande på CWS är dock fortfarande en utmaning på grund av dess inneboende natur. I detta dokument föreslår vi en Word Boundary Annotation (WBA) modell för att göra effektivt aktivt lärande på CWS möjligt. Detta uppnås genom att endast nämna dessa osäkra gränser. På detta sätt minskas den manuella notationskostnaden till stor del, jämfört med att notera hela teckensekvensen. För att ytterligare minimera ansträngningen att anmärka, en mångfald mätning bland fallen anses undvika dubbla annotering. Experimentella resultat visar att användning av WBA-modellen och mångfaldsmätning i aktivt lärande på CWS kan spara mycket notation kostnad med liten förlust i prestanda.
REF föreslår att endast manuellt kommentera de mest osäkra ordgränserna i en mening för kinesisk ordsegmentering för att minska noteringskostnaden.
Active Learning for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}