論文の概要: Adaptive Active Learning for Coreference Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07611v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 17:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 17:39:15.133126
• Title: Adaptive Active Learning for Coreference Resolution
• Title（参考訳）: 協調解決のための適応型能動学習
• Authors: Michelle Yuan, Patrick Xia, Benjamin Van Durme, Jordan Boyd-Graber
• Abstract要約: 最近のインクリメンタルコア推論解決の進展により、この設定におけるアクティブラーニングに対する新しいアプローチが可能になる。 コアファレンスのためのデータバリアを下げることで、コアファレンスリゾルバは、以前に考慮されていない一連のドメインに迅速に適応できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.261220564076964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Training coreference resolution models require comprehensively labeled data. A model trained on one dataset may not successfully transfer to new domains. This paper investigates an approach to active learning for coreference resolution that feeds discrete annotations to an incremental clustering model. The recent developments in incremental coreference resolution allow for a novel approach to active learning in this setting. Through this new framework, we analyze important factors in data acquisition, like sources of model uncertainty and balancing reading and labeling costs. We explore different settings through simulated labeling with gold data. By lowering the data barrier for coreference, coreference resolvers can rapidly adapt to a series of previously unconsidered domains.
• Abstract（参考訳）: コリファレンス解決モデルのトレーニングには、包括的なラベル付きデータが必要です。 1つのデータセットでトレーニングされたモデルは、新しいドメインにうまく移行できません。 本稿では,個別アノテーションをインクリメンタルクラスタリングモデルに供給するコリファレンス解決のためのアクティブラーニング手法について検討する。 最近のインクリメンタルなコリファレンス解決の発展は、この設定でアクティブラーニングへの新しいアプローチを可能にする。 この新たなフレームワークを通じて,モデルの不確実性の発生源や読み取りとラベル付けコストのバランスなど,データ取得における重要な要素を分析する。 金のデータをシミュレートして様々な設定を探索する。 コリファレンスのためのデータバリアを低くすることで、コリファレンスリゾルバは、以前に考慮されていなかった一連のドメインに迅速に適応することができる。

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