論文の概要: Improving Label Quality by Jointly Modeling Items and Annotators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10600v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 02:15:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-23 14:04:57.237336
- Title: Improving Label Quality by Jointly Modeling Items and Annotators
- Title（参考訳）: アイテムとアノテーションの協調モデリングによるラベル品質の向上
- Authors: Tharindu Cyril Weerasooriya, Alexander G. Ororbia, Christopher M.
Homan
- Abstract要約: 雑音アノテータから基底真理ラベルを学習するための完全ベイズ的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ラベル分布上の生成的ベイズソフトクラスタリングモデルを古典的なDavidとSkeneのジョイントアノテータデータモデルに分解することでスケーラビリティを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a fully Bayesian framework for learning ground truth labels from
noisy annotators.
Our framework ensures scalability by factoring a generative, Bayesian soft
clustering model over label distributions into the classic David and Skene
joint annotator-data model. Earlier research along these lines has neither
fully incorporated label distributions nor explored clustering by annotators
only or data only. Our framework incorporates all of these properties as:
(1) a graphical model designed to provide better ground truth estimates of
annotator responses as input to \emph{any} black box supervised learning
algorithm, and
(2) a standalone neural model whose internal structure captures many of the
properties of the graphical model.
We conduct supervised learning experiments using both models and compare them
to the performance of one baseline and a state-of-the-art model.
- Abstract（参考訳）: 雑音アノテータから基底真理ラベルを学習するための完全ベイズ的枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、ラベル分布上の生成的ベイズソフトクラスタリングモデルを古典的なDavidとSkeneのジョイントアノテータデータモデルに分解することでスケーラビリティを保証する。
初期の研究では、ラベルの分布を完全に組み込んでおらず、注釈者のみによるクラスタリングやデータのみを調査していなかった。
筆者らのフレームワークは, これらすべての特性を包含している: 1) 'emph{any} ブラックボックス教師付き学習アルゴリズムの入力としてアノテータ応答の基底的真理推定を提供するように設計されたグラフィカルモデル, (2) 内部構造がグラフィカルモデルの多くの特性を捉える独立したニューラルモデル。
両方のモデルを用いて教師あり学習実験を行い,1つのベースラインと最先端モデルのパフォーマンスと比較した。
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