論文の概要: Annotation Error Detection: Analyzing the Past and Present for a More Coherent Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02280v1
• Date: Sun, 5 Jun 2022 22:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 16:30:49.416357
• Title: Annotation Error Detection: Analyzing the Past and Present for a More Coherent Future
• Title（参考訳）: アノテーションエラー検出:過去と現在を解析してよりコヒーレントな未来へ
• Authors: Jan-Christoph Klie, Bonnie Webber, Iryna Gurevych
• Abstract要約: 我々は、潜在的なアノテーションの誤りを検知するための18の手法を再実装し、9つの英語データセット上で評価する。 アノテーションエラー検出タスクの新しい形式化を含む一様評価設定を定義する。 私たちはデータセットと実装を,使いやすく,オープンソースのソフトウェアパッケージとしてリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.99570204416711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Annotated data is an essential ingredient in natural language processing for training and evaluating machine learning models. It is therefore very desirable for the annotations to be of high quality. Recent work, however, has shown that several popular datasets contain a surprising amount of annotation errors or inconsistencies. To alleviate this issue, many methods for annotation error detection have been devised over the years. While researchers show that their approaches work well on their newly introduced datasets, they rarely compare their methods to previous work or on the same datasets. This raises strong concerns on methods' general performance and makes it difficult to asses their strengths and weaknesses. We therefore reimplement 18 methods for detecting potential annotation errors and evaluate them on 9 English datasets for text classification as well as token and span labeling. In addition, we define a uniform evaluation setup including a new formalization of the annotation error detection task, evaluation protocol and general best practices. To facilitate future research and reproducibility, we release our datasets and implementations in an easy-to-use and open source software package.
• Abstract（参考訳）: アノテーション付きデータは、機械学習モデルのトレーニングと評価のための自然言語処理において重要な要素である。 したがって、アノテーションが高品質であることは非常に望ましい。 しかし最近の研究は、いくつかの一般的なデータセットが驚くほどの量のアノテーションエラーや矛盾を含んでいることを示している。 この問題を軽減するため,長年にわたり,アノテーション誤り検出手法が数多く考案されてきた。 研究者たちは、彼らのアプローチが新しく導入されたデータセットでうまく機能することを示したが、彼らのメソッドを以前の作業や同じデータセットと比較することはめったにない。 これにより、メソッドの一般的なパフォーマンスに対する強い関心が生まれ、その強みと弱みを突き止めるのが難しくなる。 そこで,アノテーションの潜在的な誤りを検出するための18の手法を再実装し,トークンやスパンラベリングと同様にテキスト分類のための9つの英語データセットで評価する。 さらに,アノテーション誤り検出タスク,評価プロトコル,一般的なベストプラクティスの新しい形式化を含む,統一的な評価設定を定義する。 今後の研究と再現性を促進するため,我々はデータセットと実装を,使いやすいオープンソースソフトウェアパッケージとしてリリースする。

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