論文の概要: ALANNO: An Active Learning Annotation System for Mortals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06224v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 14:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:49:40.412679
• Title: ALANNO: An Active Learning Annotation System for Mortals
• Title（参考訳）: alanno: 死亡者のためのアクティブラーニングアノテーションシステム
• Authors: Josip Juki\'c, Fran Jeleni\'c, Miroslav Bi\'cani\'c, Jan \v{S}najder
• Abstract要約: ALANNOは、アクティブラーニングを利用したNLPタスクのためのオープンソースのアノテーションシステムである。 アクティブな学習システムを展開する上での実践的な課題に焦点をあてる。 我々は、多くのアクティブな学習方法と基盤となる機械学習モデルで、このシステムをサポートしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's data-driven society, supervised machine learning is rapidly evolving, and the need for labeled data is increasing. However, the process of acquiring labels is often expensive and tedious. For this reason, we developed ALANNO, an open-source annotation system for NLP tasks powered by active learning. We focus on the practical challenges in deploying active learning systems and try to find solutions to make active learning effective in real-world applications. We support the system with a wealth of active learning methods and underlying machine learning models. In addition, we leave open the possibility to add new methods, which makes the platform useful for both high-quality data annotation and research purposes.
• Abstract（参考訳）: 今日のデータ駆動社会では、教師付き機械学習が急速に進化し、ラベル付きデータの必要性が高まっている。 しかし、ラベルの取得プロセスは高価で面倒であることが多い。 そこで我々は,能動学習を利用したNLPタスクのためのオープンソースのアノテーションシステムであるALANNOを開発した。 アクティブな学習システムをデプロイする上での実践的な課題に注目し、実世界のアプリケーションでアクティブな学習を効果的にするためのソリューションを見つけ出そうとする。 我々は、アクティブな学習方法と基礎となる機械学習モデルが豊富なシステムをサポートする。 さらに、我々は新しいメソッドを追加する可能性を開放し、高品質のデータアノテーションと研究目的の両方にプラットフォームが役立つようにします。

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