論文の概要: Transforming Unstructured Text into Data with Context Rule Assisted Machine Learning (CRAML)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08549v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 13:12:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 13:22:12.723532
• Title: Transforming Unstructured Text into Data with Context Rule Assisted Machine Learning (CRAML)
• Title（参考訳）: 文脈ルール支援機械学習(CRAML)を用いた非構造化テキストデータへの変換
• Authors: Stephen Meisenbacher, Peter Norlander
• Abstract要約: コンテキストルール支援機械学習(CRAML)法は、大量の非構造化テキストの正確な再現可能なラベル付けを可能にする。 CRAMLにより、ドメインの専門家はドキュメントコーパス内に埋もれている珍しい構造にアクセスすることができる。 CRAMLのユースケースは3つある: テキストデータから得られた最近の管理文献を分析し、プロプライエタリな求人広告テキストの分析から新しい機械学習モデルを記述・リリースし、フランチャイズ文書の公開コーパスから社会的・経済的関心の発見を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We describe a method and new no-code software tools enabling domain experts to build custom structured, labeled datasets from the unstructured text of documents and build niche machine learning text classification models traceable to expert-written rules. The Context Rule Assisted Machine Learning (CRAML) method allows accurate and reproducible labeling of massive volumes of unstructured text. CRAML enables domain experts to access uncommon constructs buried within a document corpus, and avoids limitations of current computational approaches that often lack context, transparency, and interpetability. In this research methods paper, we present three use cases for CRAML: we analyze recent management literature that draws from text data, describe and release new machine learning models from an analysis of proprietary job advertisement text, and present findings of social and economic interest from a public corpus of franchise documents. CRAML produces document-level coded tabular datasets that can be used for quantitative academic research, and allows qualitative researchers to scale niche classification schemes over massive text data. CRAML is a low-resource, flexible, and scalable methodology for building training data for supervised ML. We make available as open-source resources: the software, job advertisement text classifiers, a novel corpus of franchise documents, and a fully replicable start-to-finish trained example in the context of no poach clauses.
• Abstract（参考訳）: ドメインエキスパートが文書の構造化されていないテキストから独自の構造化されたラベル付きデータセットを構築し、専門家が記述したルールにトレース可能なニッチな機械学習テキスト分類モデルを構築することができる方法と新しいノーコードソフトウェアツールについて説明する。 コンテキストルール支援機械学習(CRAML)法は、大量の非構造化テキストの正確な再現可能なラベル付けを可能にする。 CRAMLにより、ドメインの専門家は文書コーパス内に埋もれた珍しい構造にアクセスでき、コンテキストや透明性、相互運用性に欠ける現在の計算アプローチの制限を避けることができる。 本稿では,テキストデータから得られた最近の管理文献を分析し,プロプライエタリな求人広告テキストの分析から新たな機械学習モデルを記述・リリースし,フランチャイズ文書の公開コーパスから社会的・経済的関心の発見を提示する。 CRAMLは、定量的学術研究に使用できる文書レベルのコード化された表形式のデータセットを生成し、質的研究者が大量のテキストデータに対してニッチな分類スキームをスケールできるようにする。 CRAMLは、教師付きMLのためのトレーニングデータを構築するための、低リソースでフレキシブルでスケーラブルな方法論である。 我々は、ソフトウェア、ジョブ広告テキスト分類器、フランチャイズ文書の新しいコーパス、ポーチ条項の文脈で完全に複製可能な始終訓練例など、オープンソースリソースとして利用することができる。

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