Övervakad klassificering kräver stora mängder kommenterade träningsdata som är dyra att skapa. Två metoder som minskar kostnaden för noteringar är aktivt lärande och crowdsourcing. Dessa två metoder har dock hittills inte kombinerats på ett framgångsrikt sätt. Vi utvärderar nyttan av aktivt lärande i crowdsourcing på två uppgifter, namngivna enhet erkännande och känsla upptäckt, och visar att aktivt lärande överträffar slumpmässigt urval av annotering exempel i en bullriga crowdsourcing scenario.
Ref experiment med att kombinera aktivt lärande och crowdsourcing.
Active Learning with Amazon Mechanical Turk
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}