I många praktiska inlärningsuppgifter är det dyrt att skaffa sig ett tillräckligt antal namngivna exempel på utbildning. I detta dokument undersöks metoder för att minska notationskostnaden genom urval. I detta tillvägagångssätt, under utbildningen lär sig programmet undersöka många omärkta exempel och väljer för märkning endast de som är mest informativa i varje skede. På så sätt undviker man överflödig märkning av exempel som ger föga ny information. Vårt arbete följer på tidigare forskning om frågor per kommitté och utvidgar det kommittébaserade paradigmet till att omfatta probabilistiska klassiationer. Vi beskriver en familj av empiriska metoder för kommittébaserat urval i probabilistiska klassiska modeller, som utvärderar hur informativt ett exempel är genom att mäta graden av oenighet mellan flera modellvarianter. Dessa varianter (kommittén) dras slumpmässigt från en sannolikhetsfördelning villkorad av den utbildning som märkts hittills. Metoden tillämpades på den verkliga naturliga språkbehandling uppgiften stokastisk del-av-tal taggning. Vi nd att alla varianter av metoden uppnå en betydande minskning av notationskostnaden, även om deras beräkningseffektivitet diers. I synnerhet den enklaste varianten, en två medlemmar kommitté utan parametrar för att stämma, ger utmärkta resultat. Vi visar också att urvalet ger en betydande minskning av storleken på den modell som används av taggern.
Argamon-Engelson m.fl. REF utvidgar QBC-paradigmet till att omfatta den probabilistiska klassificeringen och tillämpar det på behandling av naturligt språk.
Committee-Based Sample Selection for Probabilistic Classifiers
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 11, pages 335-360, 1999', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}