論文の概要: Recovering Top-Two Answers and Confusion Probability in Multi-Choice Crowdsourcing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00006v2
• Date: Wed, 31 May 2023 08:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 03:41:37.529842
• Title: Recovering Top-Two Answers and Confusion Probability in Multi-Choice Crowdsourcing
• Title（参考訳）: マルチコースクラウドソーシングにおけるトップ2回答とコンフュージョン確率の回復
• Authors: Hyeonsu Jeong and Hye Won Chung
• Abstract要約: 我々は,クラウドソーシングの課題を,基礎的真理だけでなく,最も紛らわしい回答と混乱確率の回復を目標として検討している。 本稿では,各タスクの上位2つの答えが,他の選択肢と区別されるモデルを提案する。 このモデルでは、上位2つの答えと混乱確率の両方を推測する2段階の推論アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.508187462682308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowdsourcing has emerged as an effective platform for labeling large amounts of data in a cost- and time-efficient manner. Most previous work has focused on designing an efficient algorithm to recover only the ground-truth labels of the data. In this paper, we consider multi-choice crowdsourcing tasks with the goal of recovering not only the ground truth, but also the most confusing answer and the confusion probability. The most confusing answer provides useful information about the task by revealing the most plausible answer other than the ground truth and how plausible it is. To theoretically analyze such scenarios, we propose a model in which there are the top two plausible answers for each task, distinguished from the rest of the choices. Task difficulty is quantified by the probability of confusion between the top two, and worker reliability is quantified by the probability of giving an answer among the top two. Under this model, we propose a two-stage inference algorithm to infer both the top two answers and the confusion probability. We show that our algorithm achieves the minimax optimal convergence rate. We conduct both synthetic and real data experiments and demonstrate that our algorithm outperforms other recent algorithms. We also show the applicability of our algorithms in inferring the difficulty of tasks and in training neural networks with top-two soft labels.
• Abstract（参考訳）: クラウドソーシングは、大量のデータをコストと時間効率でラベル付けするための効果的なプラットフォームとして登場した。 これまでのほとんどの研究は、データの接地ラベルのみを復元する効率的なアルゴリズムの設計に重点を置いてきた。 本稿では,基礎的真理だけでなく,最も紛らわしい回答と混乱の確率を回復することを目的として,マルチチョイスのクラウドソーシングタスクを検討する。 もっとも紛らわしい答えは、基礎的な真実とそれがいかに妥当であるか以外の最も妥当な答えを明らかにすることで、タスクに関する有用な情報を提供する。 このようなシナリオを理論的に解析するために、各タスクに2つの可能な答えがあり、他の選択肢とは区別されるモデルを提案する。 タスクの難易度はトップ2間の混乱の確率で定量化され、ワーカーの信頼性は上位2間の回答の確率で定量化される。 本モデルでは,上位2つの解と混乱確率の両方を推定する2段階推定アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムが最小最適収束率を達成することを示す。 我々は、合成データと実データの両方の実験を行い、我々のアルゴリズムが他の最近のアルゴリズムより優れていることを示す。 また,タスクの難しさを推定するアルゴリズムの適用性や,上位2つのソフトラベルを用いたニューラルネットワークのトレーニングも示す。

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