Vi stärker självständigheten i den kontinuerliga aktiva inlärningsmetod som Cormack och Grossman (SIGIR 2014) visat sig vara effektiva för teknisk-assisterad granskning, där dokument från en samling hämtas och granskas med hjälp av relevans återkoppling, tills i stort sett alla relevanta dokument har granskats. Autonomin förbättras genom eliminering av ämnesspecifika och datauppsättningsspecifika inställningsparametrar, så att den enda indata som krävs av användaren i början är en kort fråga, ämnesbeskrivning eller enstaka relevanta dokument, och under hela granskningen pågående relevansbedömningar av de hämtade dokumenten. Vi visar att våra förbättringar konsekvent ger överlägsna resultat till Cormack och Grossmans version av kontinuerligt aktivt lärande, och andra metoder, inte bara i genomsnitt, men på den stora majoriteten av ämnen från fyra separata uppsättningar uppgifter: de rättsliga datauppsättningar som granskats av Cormack och Grossman, Reuters RCV1-v2 ämneskategorier, TREC 6 AdHoc uppgift, och byggandet av TREC 2002 filtrering test insamling.
BMI är baserad på "Autotar" teknik av Cormack och Grossman REF.
Autonomy and Reliability of Continuous Active Learning for Technology-Assisted Review
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}