Apr, 2023

信息量的重要性：教育对话主动学习中的行动分类

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TL;DR本文研究了对话行为 (DAs) 分类器的训练方法，发现使用 Active Learning 方法可以减少人力标注成本以及提高标注样本信息性，从而更好地支持对 DA 的分类器。
发现论文，激发创造
  • 低资源和不平衡数据集下的强大教育对话行为分类器

    本文介绍了如何通过优化样本分布的方式，提高智能辅导系统中对话行为（DA）分类器的准确性和鲁棒性，通过大规模实验进行验证，取得了良好的结果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 基于扰动的主动学习问答

    利用主动学习训练策略可以建立一个问题回答模型，以更小的注释成本实现，该策略选择最具信息量的未标记训练数据以有效地更新模型，该研究提出一种基于扰动的主动学习采集策略，并证明其比现有常用策略更有效。

    Nov, 2023

  • 抽象文本摘要的主动学习

    本文提出了第一个基于多样性原则的主动学习查询策略来缓解抽象文本摘要中昂贵的注释成本，并分析了自学习的效果。该策略可以帮助提高 ROUGE 和一致性分数。

    Jan, 2023

  • 减少词性标注主动学习中的混淆

    这篇论文提出了一种主动学习策略，其中数据筛选算法用于选择有用的训练样本以最小化注释成本，在六种语言中进行了广泛的实验，证明了该策略优于其他主动学习策略，并提出了在特定的输出标签对之间最大程度减少混淆的 AL 问题。

    Nov, 2020

  • 深度主动学习用于具多样化解释的文本分类

    本研究提出了一种基于神经网络解释能力的主动学习方法 ALDEN，该方法可根据样本的多样性解释性选择样本并查询其标签，使得高质量模型的训练成为可能。实验证明，ALDEN 在文本分类问题上比其他主动学习方法表现更好。

    Aug, 2021

  • 部署主动学习的实际障碍

    本文研究了主题 “主动学习”，发现尽管在特定模型和特定领域中使用主动学习可能会带来好处，但在不同模型和任务之间泛化当前方法的好处不可靠，并且主动学习的认购数据与指导其获取的模型相结合，与使用独立同分布的（I.I.D）随机样本训练继任模型的方法相比并没有明显的优势，主动学习的局限性是否值得现实中的应用，值得深思。

    Jul, 2018

  • 商用智能语音助理领域分类的主动学习

    本研究介绍了一种基于 LSTM 域选择组件的人工智能助理系统中对于选择相关新训练数据的方法，实验结果表明，与随机选择和基于熵的方法相比，在固定标注预算的情况下提供了更高的准确性提升。

    Aug, 2019

  • 超越标签：通过新型主动学习结构为人类提供自然语言解释的支持

    该研究提出了一种新的主动学习框架，通过加入自然语言解释生成模型，实现在低资源条件下减少标签和解释注释的人工成本，并提升了决策方案生成的效果。

    May, 2023

  • 关于模拟主动学习的限制

    通过模拟现有标记的数据集作为未标记的数据池，探索了主动学习算法的评估与验证过程中存在的挑战及被忽略的因素对研究结果的影响，提出在实际数据中测试的方法可能提供更加真实的算法效果下限，同时呼吁定义主动学习最佳实践。

    May, 2023