I detta dokument behandlas två frågor om aktivt lärande. För det första, för att lösa ett problem med osäkerhetsprovtagning som ofta misslyckas genom att välja ut avvikande ämnen, presenterar detta dokument en ny selektiv provtagningsteknik, provtagning genom osäkerhet och densitet (SUD), där en k-Nearest-Neighbor-baserad densitetsmått antas för att avgöra om ett omärkt exempel är ett avvikande. För det andra tillämpas en metod för provtagning genom klusterbildning (SBC) för att bygga upp en representativ grundläggande utbildningsdatauppsättning för aktivt lärande. Slutligen implementerar vi en ny algoritm för aktivt lärande med SUD- och SBC-teknik. De experimentella resultaten från tre verkliga datauppsättningar visar att vår metod överträffar konkurrerande metoder, särskilt i de tidiga stadierna av aktivt lärande.
REF använde ett K-Nearest-Neighbor-baserat densitetsmått för att avgöra om en omärkt instans är en avvikande instans.
Active Learning with Sampling by Uncertainty and Density for Word Sense Disambiguation and Text Classification
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}