論文の概要: Small-Text: Active Learning for Text Classification in Python
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10314v7
- Date: Sat, 7 Oct 2023 10:34:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 17:44:25.394721
- Title: Small-Text: Active Learning for Text Classification in Python
- Title（参考訳）: Small-Text: Pythonのテキスト分類のためのアクティブラーニング
- Authors: Christopher Schr\"oder, Lydia M\"uller, Andreas Niekler, Martin
Potthast
- Abstract要約: small-textはPython用の使いやすいアクティブラーニングライブラリである。
シングルラベルとマルチラベルのテキスト分類のためのプールベースのアクティブラーニングを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.87081733039124
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce small-text, an easy-to-use active learning library, which offers
pool-based active learning for single- and multi-label text classification in
Python. It features numerous pre-implemented state-of-the-art query strategies,
including some that leverage the GPU. Standardized interfaces allow the
combination of a variety of classifiers, query strategies, and stopping
criteria, facilitating a quick mix and match, and enabling a rapid and
convenient development of both active learning experiments and applications.
With the objective of making various classifiers and query strategies
accessible for active learning, small-text integrates several well-known
machine learning libraries, namely scikit-learn, PyTorch, and Hugging Face
transformers. The latter integrations are optionally installable extensions, so
GPUs can be used but are not required. Using this new library, we investigate
the performance of the recently published SetFit training paradigm, which we
compare to vanilla transformer fine-tuning, finding that it matches the latter
in classification accuracy while outperforming it in area under the curve. The
library is available under the MIT License at
https://github.com/webis-de/small-text, in version 1.3.0 at the time of
writing.
- Abstract（参考訳）: このライブラリは、Pythonのシングルラベルとマルチラベルのテキスト分類にプールベースのアクティブラーニングを提供する。
GPUを活用するものなど、数多くの実装済みの最先端クエリ戦略を備えている。
標準化されたインターフェースは、様々な分類器、クエリ戦略、および停止基準の組み合わせを可能にし、迅速な混合とマッチングを容易にし、アクティブな学習実験とアプリケーションの両方を迅速かつ便利な開発を可能にする。
さまざまな分類器とクエリ戦略をアクティブな学習に利用できるようにすることを目的として、small-textは、scikit-learn、pytorch、hughing face transformersなどの有名な機械学習ライブラリを統合する。
後者の統合はオプションでインストール可能な拡張なので、gpuは使用できるが不要である。
この新たなライブラリを用いて,バニラ変圧器の微調整と比較した最近発表されたSetFitトレーニングパラダイムの性能を検討した。
このライブラリはMITライセンスでhttps://github.com/webis-de/small-textで、執筆時点でバージョン1.3.0で利用できる。
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