論文の概要: ULF: Unsupervised Labeling Function Correction using Cross-Validation for Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06863v4
• Date: Wed, 3 Jan 2024 20:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 18:07:27.675953
• Title: ULF: Unsupervised Labeling Function Correction using Cross-Validation for Weak Supervision
• Title（参考訳）: ULF: Cross-Validation を用いた非教師付きラベリング関数補正
• Authors: Anastasiia Sedova, Benjamin Roth
• Abstract要約: 弱監督(WS)は手動データラベリングの代案として費用対効果がある。 教師なしラベル付け関数修正のための新しいアルゴリズムULFを導入する。 ULFは、この割り当てを信頼性の高いクロスバリデーションサンプルに再推定することで、クラスへのLFの割り当てを洗練します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.566060402907773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A cost-effective alternative to manual data labeling is weak supervision (WS), where data samples are automatically annotated using a predefined set of labeling functions (LFs), rule-based mechanisms that generate artificial labels for the associated classes. In this work, we investigate noise reduction techniques for WS based on the principle of k-fold cross-validation. We introduce a new algorithm ULF for Unsupervised Labeling Function correction, which denoises WS data by leveraging models trained on all but some LFs to identify and correct biases specific to the held-out LFs. Specifically, ULF refines the allocation of LFs to classes by re-estimating this assignment on highly reliable cross-validated samples. Evaluation on multiple datasets confirms ULF's effectiveness in enhancing WS learning without the need for manual labeling.
• Abstract（参考訳）: 手動ラベリングの費用対効果は弱い監督(WS)であり、データサンプルは事前に定義されたラベリング関数のセット(LF)を使って自動的にアノテートされ、関連するクラスの人工ラベリングを生成するルールベースのメカニズムである。 そこで本研究では,k-foldクロスバリデーションの原理に基づくWSのノイズ低減手法について検討する。 非教師付きラベル関数補正のための新しいアルゴリズムULFを導入し、いくつかのLF以外のモデルで訓練されたモデルを利用してWSデータを識別し、保持されたLFに固有のバイアスを補正する。 特にULFは、高信頼性のクロスバリデーションサンプルにこの割り当てを再見積することで、クラスへのLFの割り当てを洗練します。 複数のデータセットの評価は、手動ラベリングを必要とせずにWS学習を向上するULFの有効性を確認する。

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