論文の概要: When the Ground Truth is not True: Modelling Human Biases in Temporal Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02706v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 11:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 16:56:26.696337
• Title: When the Ground Truth is not True: Modelling Human Biases in Temporal Annotations
• Title（参考訳）: 接地真理が真でないとき--テンポラルアノテーションによる人的バイアスのモデル化
• Authors: Taku Yamagata, Emma L. Tonkin, Benjamin Arana Sanchez, Ian Craddock, Miquel Perello Nieto, Raul Santos-Rodriguez, Weisong Yang, Peter Flach
• Abstract要約: 教師付き学習では、低い品質のアノテーションは、分類と検出モデルの性能の低下につながる。 本稿では,時間的アノテーションに基づく人間のバイアスをモデル化する手法を提案し,ソフトラベルの使用を論じる。 合成データの実験結果から, 軟質ラベルはいくつかの指標に対して, 基底の真理をよりよく近似できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.485470697167509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In supervised learning, low quality annotations lead to poorly performing classification and detection models, while also rendering evaluation unreliable. This is particularly apparent on temporal data, where annotation quality is affected by multiple factors. For example, in the post-hoc self-reporting of daily activities, cognitive biases are one of the most common ingredients. In particular, reporting the start and duration of an activity after its finalisation may incorporate biases introduced by personal time perceptions, as well as the imprecision and lack of granularity due to time rounding. Here we propose a method to model human biases on temporal annotations and argue for the use of soft labels. Experimental results in synthetic data show that soft labels provide a better approximation of the ground truth for several metrics. We showcase the method on a real dataset of daily activities.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習では、低品質アノテーションは、分類と検出モデルの性能が劣ると同時に、信頼性の低い評価を行う。 これは、アノテーションの品質が複数の要因に影響される時間的データに特に顕著である。 例えば、日常活動のポストホックな自己報告では、認知バイアスが最も一般的な要素の1つである。 特に、完了後の活動の開始と継続を報告することは、個人的時間知覚によって導入されたバイアスと、時間ラウンドによる不正確さと粒度の欠如を含む可能性がある。 本稿では,時間的制約に基づく人間のバイアスをモデル化する手法を提案し,ソフトラベルの使用を論じる。 合成データの実験結果から, 軟質ラベルはいくつかの指標に対して, 基底の真理をよりよく近似できることがわかった。 本手法を日常活動の実際のデータセットに示す。

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