Processen för att få högkvalitativa märkta data för naturligt språk förståelse uppgifter är ofta långsam, felbenägen, komplicerat och dyrt. Med den stora användningen av neurala nätverk, denna fråga blir mer ökända eftersom dessa nätverk kräver en stor mängd märkta data för att producera tillfredsställande resultat. Vi föreslår en metod för att blanda högkvalitativa men knappa märkta data med bullriga men rikliga svaga märkta data under utbildningen av neurala nätverk. Experiment i samband med ämnesberoende upptäckt av bevis med två former av svaga märkta data visar fördelarna med blandningssystemet. Dessutom tillhandahåller vi en manuellt kommenterad datauppsättning för uppgiften att ämnesberoende bevisa upptäckt.
På senare tid har neurala nätverk tillämpats på uppgiften att ämnesberoende evidensdetektion REF, förbättra prestandan på en manuellt märkt corpus genom användning av oövervakade data.
Will it Blend? Blending Weak and Strong Labeled Data in a Neural Network for Argumentation Mining
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}