I detta dokument föreslår vi en multikriteriebaserad strategi för aktivt lärande och tillämpar den effektivt på namngivna enhetserkännanden. Aktivt lärande mål för att minimera den mänskliga notation insatser genom att välja exempel för märkning. För att maximera bidraget från de utvalda e xamples, anser vi att flera kriterier: informativhet, representativitet och mångfald och föreslå åtgärder för att kvantifiera dem. På ett mer heltäckande sätt införlivar vi alla kriterier med hjälp av två urvalsstrategier, som båda leder till lägre märkningskostnader än en enda-kriteriumbaserad metod. Resultaten av det namngivna enhetsredogörelsen i både MUC-6 och GENIA visar att märkningskostnaden kan minskas med minst 80 % utan att prestandan försämras.
Ref kombinerar flera kriterier för att mäta upplysningsförmåga, representativitet och mångfald av exempel på aktivt lärande för namngiven enhetsigenkänning.
Multi-Criteria-Based Active Learning For Named Entity Recognition
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}