Utbildning exakta klassificeringar kräver många etiketter, men varje etikett ger endast begränsad information (en bit för binär klassificering). I detta arbete föreslår vi BabbleLabble, en ram för utbildning klassificerare där en notator ger en naturlig språkförklaring för varje märkningsbeslut. En semantisk parser omvandlar dessa förklaringar till programmatiska märkningsfunktioner som genererar bullriga etiketter för en godtycklig mängd omärkta data, som används för att träna en klassificering. På tre relation extraktion uppgifter, finner vi att användare kan träna klassificering med jämförbara F1 poäng från 5-100× snabbare genom att ge förklaringar i stället för bara etiketter. Med tanke på den inneboende bristen på märkningsfunktioner anser vi dessutom att det räcker med en enkel regelbaserad semantisk parser.
I REF föreslås att man använder en klassificeringskod med förklaringar i naturligt språk som kommenteras av människor för att göra klassificeringen.
Training Classifiers with Natural Language Explanations
{'venue': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting', 'journal': 'Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}