labeling accuracy | BriefGPT

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ACL中文分词的多字符嵌入
本篇论文提出一种采用多种字符嵌入的共享 Bi-LSTM-CRF 模型来进行中文分词，并在实验中证明此方法能够显著提高分词准确率，同时在 AS 和 CityU 语料库中取得了 96.9 和 97.3 的最优 F1 得分。
PDF6 years ago
通过主动学习实现高效测试集构建
本研究通过研究多种主动学习策略，探究了不依赖系统排名的文献选择方法，以及对未标记文献进行自动分类的两种方法；并在五个具有不同相关文献稀缺程度的 TREC 数据集上进行了实验研究，其结果表明了我们的方法的有效性，同时分析了在不同数据集上，相关
PDF6 years ago
2016 年美国总统选举期间情感分析众包贡献的动态分配
本研究提出了一种基于动态分配众包的方法，以更低的成本从 Twitter 上收集关于美国总统候选人的意见标签，并通过决策树来分配更多的用户努力预测的具有讽刺意味的标题，从而提高标注精度。
PDF8 years ago
众包标注中的最优预算分配统计决策
本篇论文研究了众包标注中的预算分配问题，提出了一种基于贝叶斯马尔科夫决策过程的新算法，即乐观的知识梯度策略，该算法被证明在相同的预算水平下能够实现更高的标签准确性，实验结果表明了该算法在众包标注中的效果。
PDF10 years ago