論文の概要: Active Deep Learning on Entity Resolution by Risk Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12960v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 20:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:05:00.837944
• Title: Active Deep Learning on Entity Resolution by Risk Sampling
• Title（参考訳）: リスクサンプリングによるエンティティ解決のためのアクティブ深層学習
• Authors: Youcef Nafa, Qun Chen, Zhaoqiang Chen, Xingyu Lu, Haiyang He, Tianyi Duan and Zhanhuai Li
• Abstract要約: アクティブラーニング(al)は、モデルトレーニングに有用なデータに焦点を当てた、実現可能なソリューションである。 実体解決のためのリスクサンプリング(ER)の新たなALアプローチを提案する。 ALのコアセット特性に基づいて、非一様連続性によるコアセット損失を最小限に抑える最適化モデルを理論的に導出する。 実データに対する提案手法の有効性を比較検討により実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.219701379581547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While the state-of-the-art performance on entity resolution (ER) has been achieved by deep learning, its effectiveness depends on large quantities of accurately labeled training data. To alleviate the data labeling burden, Active Learning (AL) presents itself as a feasible solution that focuses on data deemed useful for model training. Building upon the recent advances in risk analysis for ER, which can provide a more refined estimate on label misprediction risk than the simpler classifier outputs, we propose a novel AL approach of risk sampling for ER. Risk sampling leverages misprediction risk estimation for active instance selection. Based on the core-set characterization for AL, we theoretically derive an optimization model which aims to minimize core-set loss with non-uniform Lipschitz continuity. Since the defined weighted K-medoids problem is NP-hard, we then present an efficient heuristic algorithm. Finally, we empirically verify the efficacy of the proposed approach on real data by a comparative study. Our extensive experiments have shown that it outperforms the existing alternatives by considerable margins. Using ER as a test case, we demonstrate that risk sampling is a promising approach potentially applicable to other challenging classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 実体分解能(ER)の最先端性能は深層学習によって達成されているが、その有効性は大量の正確なラベル付きトレーニングデータに依存する。 データラベリングの負担を軽減するため、アクティブラーニング(AL)は、モデルトレーニングに役立つと考えられるデータに焦点を当てた、実現可能なソリューションとして自己を提示する。 ERのリスク分析の最近の進歩に基づき、より単純な分類器出力よりもラベル誤予測リスクをより正確に見積もることができるようにし、ERのリスクサンプリングの新たなALアプローチを提案する。 リスクサンプリングは、アクティブなインスタンス選択に誤予測リスク推定を利用する。 ALのコアセット特性に基づいて、不均一リプシッツ連続性によるコアセット損失を最小限に抑える最適化モデルを理論的に導出する。 重み付きk-メドイド問題はnp-ハードであるため、効率的なヒューリスティックアルゴリズムを提案する。 最後に,実データに対する提案手法の有効性を比較検討により実証的に検証する。 我々の広範な実験により、既存の代替品よりもかなりの差で優れていることが示されている。 ERをテストケースとして使用することにより、リスクサンプリングが他の困難な分類タスクに適用可能な有望なアプローチであることを実証する。

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