Metoder som lär sig av tidigare information om inmatningsfunktioner såsom generaliserade förväntningar (GE) har använts för att träna korrekta modeller med mycket liten ansträngning. I detta dokument föreslår vi en aktiv inlärningsmetod där maskinen kräver "märken" på funktioner snarare än instanser. I både simulerade och verkliga användarexperiment på två sekvensmärkningsuppgifter visar vi att vår aktiva inlärningsmetod överträffar passivt lärande med både funktioner och traditionellt aktivt lärande med exempel. Preliminära experiment tyder på att nya gränssnitt som intelligent ber om etiketter på flera funktioner underlättar effektivare annotering.
I REF föreslås en poolbaserad strategi för aktivt lärande där användaren tillhandahåller etiketter för inmatningsfunktioner snarare än exempel.
Active Learning by Labeling Features
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}