論文の概要: The Application of Active Query K-Means in Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07682v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 03:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 23:33:20.647865
• Title: The Application of Active Query K-Means in Text Classification
• Title（参考訳）: アクティブクエリK-平均のテキスト分類への応用
• Authors: Yukun Jiang
• Abstract要約: アクティブ・ラーニング(Active Learning)は、ラベルのない大量のデータを扱う最先端の機械学習アプローチである。 従来の教師なしk平均クラスタリングは、この研究で最初に半教師付きバージョンに修正される。 また,Penalized Min-Max-Selectionを用いて,アルゴリズムをさらにアクティブな学習シナリオに拡張する試みを行った。 中国のニュースデータセットでテストした結果、トレーニングのコストを下げながら精度が一貫した向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active learning is a state-of-art machine learning approach to deal with an abundance of unlabeled data. In the field of Natural Language Processing, typically it is costly and time-consuming to have all the data annotated. This inefficiency inspires out our application of active learning in text classification. Traditional unsupervised k-means clustering is first modified into a semi-supervised version in this research. Then, a novel attempt is applied to further extend the algorithm into active learning scenario with Penalized Min-Max-selection, so as to make limited queries that yield more stable initial centroids. This method utilizes both the interactive query results from users and the underlying distance representation. After tested on a Chinese news dataset, it shows a consistent increase in accuracy while lowering the cost in training.
• Abstract（参考訳）: アクティブ・ラーニング(Active Learning)は、ラベルのない大量のデータを扱う最先端の機械学習アプローチである。 自然言語処理の分野では、一般的にすべてのデータが注釈付けされるのは費用と時間を要する。 この非効率さは、テキスト分類におけるアクティブラーニングの適用を誘発する。 従来の教師なしk平均クラスタリングは、この研究で最初に半教師付きバージョンに修正される。 次に,Penalized Min-Max-Selectionを用いて,アルゴリズムをさらにアクティブな学習シナリオに拡張し,より安定した初期セントロイドを生成する限定クエリを実現する。 本手法は,ユーザからの対話型クエリ結果と,それに基づく距離表現の両方を利用する。 中国のニュースデータセットでテストした結果、トレーニングのコストを下げながら精度が一貫した向上を示した。

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