通过主动学习提高文本分类中的概率模型

Feb, 2022

通过主动学习提高文本分类中的概率模型

Improving Probabilistic Models in Text Classification via Active Learning

Mitchell Bosley, Saki Kuzushima, Ted Enamorado, Yuki Shiraito

TL;DR提出了一种将概率模型和主动学习结合起来的新算法，用于降低自动化文本分类的标注成本，实现对未标注数据和难分类文档的集中标注，性能可与最先进的方法相媲美，使用原有标注数据比最近发布的两篇研究中仅用一小部分标注数据得出的结论相同，并提供了 activeText 软件。

Abstract

Social scientists often classify text documents to use the resulting labels as an outcome or a predictor in empirical research. Automated text classification has become a standard tool, since it requires less human coding. However, scholars still need many human-labeled documents to train automated classifiers. To reduce labeling costs, we propose a new algo

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发现论文，激发创造

基于预训练语言模型的样本高效主动学习自训练

使用半监督的方法（self-training）从未标记的数据中获取伪标签来改善运用主动学习进行文本分类的效率，通过进行广泛的实验，提出了一种新的有效的 self-training 策略（HAST），并在四个文本分类基准数据集上进行了评估，仅使用 25% 的数据，超过了之前实验的分类结果，达到了与三个数据集的先前实验相当的分类效果。

Jun, 2024

正类和未标注数据中的主动学习

提出了一种能够在只有单类样本和无标签数据的情况下运作的主动学习算法，该方法通过分别估计正样本和未标记点的概率密度，计算信息性的期望值以获取更好的信息性度量。与其他类似方法相比，实验和经验分析结果表现出有前途的结果。

Feb, 2016

通过 LLM 驱动的主动学习和人工标注来增强文本分类

该研究引入了一种新的方法，将人工标注和大语言模型（LLMs）与主动学习框架结合，以在数据标注的成本效益和分类性能之间取得最佳平衡。实证结果表明，在降低数据标注成本的同时，模型准确性得到了保持或提高。

Jun, 2024

主动学习：问题设置和最新发展

本文介绍了有监督学习中获取标记数据的高成本和获取大量未标记数据的轻松方法，以及通过自适应选择标记样本来获得高精度预测模型的主要问题设置和最近的研究趋势。重点介绍了选择从数据中进行标记的学习获取函数的研究、关于主动学习算法的理论工作和顺序数据获取的停止标准。介绍了材料开发和测量的应用示例。

Dec, 2020

基于预训练语言模型的句子匹配主动学习

本文提出了一种基于预训练语言模型的主动学习方法，应用于句子匹配，通过提供语言标准来测量实例并选择更有效的实例进行注释，实验证明该方法可以在更少的标记训练实例的情况下实现更高的准确性。

Oct, 2020

主动学习器的脆弱性

在针对文本分类的活跃学习技术中，选择正确的文本表示、分类器以及评估指标是至关重要的，因为不同的因素可能会导致活跃学习技术的有效性受到限制。

Mar, 2024

基于多视角主动学习的用户生成数据短文本分类

本研究提出了一种新的主动学习模型，利用多视图主动学习、Parzen-Rosenblatt 窗口方法和基于预测器的委员会策略等，用于检测自然灾害的正向报道，并在四个不同应用的 Twitter 数据集上通过实验验证该模型的高一致性和优越性。

Dec, 2021

XAL：提高低资源学习器效果的可解释主动学习

通过融合预训练的双向编码器和单向解码器，并结合模型的预测不确定性和解释分数，提出了一种新颖的可解释主动学习框架（XAL），用于低资源文本分类任务，并在六个不同的分类任务上进行了大量实验证明其在解释预测方面的有效性和显著改进。

Oct, 2023

自然语言生成的主动学习

本文是第一次系统地研究了主动学习在文本生成方面的应用，研究表明现有的主动学习策略在文本生成场景下效果不佳，无法持续超越随机示例选择的基准线。

May, 2023

主动判别式文本表示学习

在文本分类任务中，我们提出了一种新的基于卷积神经网络（CNNs）的主动学习方法。我们的方法侧重于选择具有最大影响的实例，以快速学习区分性的任务特定嵌入，并得出良好的实验结果，是首次在使用神经模型进行文本分类的主动学习方面的工作。

Jun, 2016