Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transcending Traditional Boundaries: Leveraging Inter-Annotator Agreement (IAA) for Enhancing Data Management Operations (DMOps)

論文の概要: Transcending Traditional Boundaries: Leveraging Inter-Annotator Agreement (IAA) for Enhancing Data Management Operations (DMOps)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14374v1
Date: Mon, 26 Jun 2023 01:33:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 15:14:08.082896
Title: Transcending Traditional Boundaries: Leveraging Inter-Annotator Agreement (IAA) for Enhancing Data Management Operations (DMOps)
Title（参考訳）: 従来の境界を越える:データ管理オペレーション(DMOps)を強化するためのIAA(Inter-Annotator Agreement)の活用
Authors: Damrin Kim, NamHyeok Kim, Chanjun Park, Harksoo Kim
Abstract要約: 我々は、個々のアノテータのラベル付け品質を予測するのにIAAを使うことを提唱し、データ生産におけるコストと時間効率をもたらす。この研究は、データ駆動型研究最適化におけるIAAの幅広い応用可能性を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.413246337852144
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a novel approach of leveraging Inter-Annotator Agreement (IAA), traditionally used for assessing labeling consistency, to optimize Data Management Operations (DMOps). We advocate for the use of IAA in predicting the labeling quality of individual annotators, leading to cost and time efficiency in data production. Additionally, our work highlights the potential of IAA in forecasting document difficulty, thereby boosting the data construction process's overall efficiency. This research underscores IAA's broader application potential in data-driven research optimization and holds significant implications for large-scale data projects prioritizing efficiency, cost reduction, and high-quality data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のラベリング一貫性評価に使用されるアノテーション間合意(iaa)を利用して,データ管理操作(dmops)を最適化する新しい手法を提案する。我々は、個々のアノテータのラベル付け品質を予測するのにIAAを使うことを提唱し、データ生産におけるコストと時間効率をもたらす。さらに,本研究は,資料の難易度予測におけるIAAの可能性を強調し,データ構築プロセス全体の効率化を図る。この研究は、データ駆動型研究最適化におけるIAAの幅広い応用可能性を強調し、効率性、コスト削減、高品質なデータを優先する大規模データプロジェクトに重要な意味を持つ。

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