論文の概要: Reducing Confusion in Active Learning for Part-Of-Speech Tagging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00767v2
• Date: Sat, 21 Nov 2020 01:20:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:47:21.482485
• Title: Reducing Confusion in Active Learning for Part-Of-Speech Tagging
• Title（参考訳）: パート音声タギングのためのアクティブラーニングにおけるコンフュージョンの低減
• Authors: Aditi Chaudhary, Antonios Anastasopoulos, Zaid Sheikh, Graham Neubig
• Abstract要約: アクティブラーニング(AL)は、データ選択アルゴリズムを使用して、アノテーションコストを最小限に抑えるために有用なトレーニングサンプルを選択する。 本研究では、特定の出力タグのペア間の混乱を最大に低減するインスタンスの選択問題について検討する。 提案するAL戦略は,他のAL戦略よりも有意差で優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.08742107682264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Active learning (AL) uses a data selection algorithm to select useful training samples to minimize annotation cost. This is now an essential tool for building low-resource syntactic analyzers such as part-of-speech (POS) taggers. Existing AL heuristics are generally designed on the principle of selecting uncertain yet representative training instances, where annotating these instances may reduce a large number of errors. However, in an empirical study across six typologically diverse languages (German, Swedish, Galician, North Sami, Persian, and Ukrainian), we found the surprising result that even in an oracle scenario where we know the true uncertainty of predictions, these current heuristics are far from optimal. Based on this analysis, we pose the problem of AL as selecting instances which maximally reduce the confusion between particular pairs of output tags. Extensive experimentation on the aforementioned languages shows that our proposed AL strategy outperforms other AL strategies by a significant margin. We also present auxiliary results demonstrating the importance of proper calibration of models, which we ensure through cross-view training, and analysis demonstrating how our proposed strategy selects examples that more closely follow the oracle data distribution.
• Abstract（参考訳）: active learning (al)は、データ選択アルゴリズムを使用して有用なトレーニングサンプルを選択し、アノテーションコストを最小化する。 これは現在、pos(part-of-speech)タグなどの低リソース構文アナライザを構築する上で不可欠なツールである。 既存のalヒューリスティックは一般に、不確かだが代表的なトレーニングインスタンスを選択する原則に基づいて設計されている。 しかし6つの言語(ドイツ語、スウェーデン語、ガリシア語、北サーミ語、ペルシア語、ウクライナ語)にまたがる実証的研究において、予測の真の不確実性を知るオラクルのシナリオにおいても、これらの現在のヒューリスティックスは最適とは程遠い。 この分析に基づいて、al の問題は、出力タグの特定のペア間の混乱を最大に軽減するインスタンスの選択である。 上記の言語を広範囲に実験した結果,提案するal戦略が他のal戦略よりも有意な差を示した。 また, モデルの適切な校正の重要性を示す補助的な結果も提示し, クロスビュートレーニングを通し, 提案手法がオラクルデータ分布をより密接に追従する例をいかに選択するかを解析した。

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