論文の概要: Combining Data-driven Supervision with Human-in-the-loop Feedback for Entity Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10497v1
• Date: Sat, 20 Nov 2021 02:22:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-26 04:43:06.745746
• Title: Combining Data-driven Supervision with Human-in-the-loop Feedback for Entity Resolution
• Title（参考訳）: エンティティ解決のためのデータ駆動監督とヒューマン・イン・ザ・ループフィードバックの組み合わせ
• Authors: Wenpeng Yin, Shelby Heinecke, Jia Li, Nitish Shirish Keskar, Michael Jones, Shouzhong Shi, Stanislav Georgiev, Kurt Milich, Joseph Esposito, Caiming Xiong
• Abstract要約: 同一人物を表すデータポイントを特定し、統合するモデルを構築します。 このケーススタディでは、トレーニング・プロダクション性能のばらつきを解消するために、私たちのHuman-in-the-loopを有効にした、データ中心のソリューションについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.90125404360125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The distribution gap between training datasets and data encountered in production is well acknowledged. Training datasets are often constructed over a fixed period of time and by carefully curating the data to be labeled. Thus, training datasets may not contain all possible variations of data that could be encountered in real-world production environments. Tasked with building an entity resolution system - a model that identifies and consolidates data points that represent the same person - our first model exhibited a clear training-production performance gap. In this case study, we discuss our human-in-the-loop enabled, data-centric solution to closing the training-production performance divergence. We conclude with takeaways that apply to data-centric learning at large.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータセットとプロダクションで遭遇したデータとの分散ギャップはよく認識されている。 トレーニングデータセットは、ラベル付けされたデータを注意深くキュレートすることで、一定期間にわたって構築されることが多い。 したがって、トレーニングデータセットには、実運用環境で遭遇する可能性のあるデータのあらゆるバリエーションが含まれない可能性がある。 エンティティレゾリューションシステム(同じ人を表すデータポイントを識別し統合するモデル)の構築に携わった私たちの最初のモデルは、明確なトレーニングとプロダクションのパフォーマンスギャップを示しました。 このケーススタディでは、トレーニング・プロダクション性能のばらつきを解消するための、人間のループで有効でデータ中心のソリューションについて論じる。 私たちは、データ中心の学習全般に適用できる取り組みで締めくくります。

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