I detta dokument tar vi upp problemet med att veta när man ska stoppa processen med aktivt lärande. Vi föreslår en ny metod för statistisk inlärning, kallad "minimiförväntad felstrategi", för att definiera ett stoppkriterium genom uppskattning av klassificeringens förväntade fel på framtida omärkta exempel i den aktiva inlärningsprocessen. I experiment om aktivt lärande för ordförnimmelse och textklassificeringsuppgifter visar experimentella resultat att det nya föreslagna stoppkriteriet kan minska cirka 50 % av kostnaderna för mänsklig märkning i ordförståelse med en försämring av genomsnittsnoggrannheten på 0,5 % och cirka 90 % av kostnaderna i textklassificeringen med en försämring av genomsnittsnoggrannheten på 2 %.
Under 2008 föreslog Zhu, Wang och Hovy en ny strategi som kallas den minsta förväntade felstrategin som slutar när det totala förväntade felet på den omärkta poolen är mindre än ett visst tröskelvärde REF.
Learning a Stopping Criterion for Active Learning for Word Sense Disambiguation and Text Classification
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}