論文の概要: Contextual Multi-View Query Learning for Short Text Classification in User-Generated Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02611v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 16:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 14:21:31.262208
• Title: Contextual Multi-View Query Learning for Short Text Classification in User-Generated Data
• Title（参考訳）: ユーザ生成データの短文分類のためのコンテキスト多視点クエリ学習
• Authors: Payam Karisani, Negin Karisani, Li Xiong
• Abstract要約: COCOBAは2つのビューを構築するためにユーザ投稿のコンテキストを利用する。 次に、各ビューにおける表現の分布を使用して、反対のクラスに割り当てられた領域を検出する。 我々のモデルは、通常ノイズの多いユーザ投稿の言語に対処するために、クエリ・バイ・コミッテ・モデルも採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.052423212814052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mining user-generated content--e.g., for the early detection of outbreaks or for extracting personal observations--often suffers from the lack of enough training data, short document length, and informal language model. We propose a novel multi-view active learning model, called Context-aware Co-testing with Bagging (COCOBA), to address these issues in the classification tasks tailored for a query word--e.g., detecting illness reports given the disease name. COCOBA employs the context of user postings to construct two views. Then it uses the distribution of the representations in each view to detect the regions that are assigned to the opposite classes. This effectively leads to detecting the contexts that the two base learners disagree on. Our model also employs a query-by-committee model to address the usually noisy language of user postings. The experiments testify that our model is applicable to multiple important representative Twitter tasks and also significantly outperforms the existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 例えば、アウトブレイクの早期発見や個人的観察の抽出など、ユーザ生成コンテンツのマイニングは、十分なトレーニングデータ、短い文書の長さ、非公式な言語モデルが不足している。 そこで,本研究では,多視点能動学習モデル(Context-aware Co-testing with Bagging (COCOBA))を提案する。 COCOBAは2つのビューを構築するためにユーザ投稿のコンテキストを利用する。 次に、各ビューにおける表現の分布を使用して、反対のクラスに割り当てられた領域を検出する。 これにより、2人のベース学習者が同意しないコンテキストを効果的に検出する。 また,提案モデルでは,ユーザ投稿のノイズの多い言語に対応するために,コミュニティによる問合せモデルも採用している。 実験では、このモデルが複数の重要なtwitterタスクに適用可能であること、および既存のベースラインを大きく上回っていることを検証した。

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