論文の概要: CAMELL: Confidence-based Acquisition Model for Efficient Self-supervised
Active Learning with Label Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08944v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 08:19:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 13:42:19.471816
- Title: CAMELL: Confidence-based Acquisition Model for Efficient Self-supervised
Active Learning with Label Validation
- Title（参考訳）: CAMELL:ラベル検証による効果的な自己教師型能動学習のための信頼に基づく獲得モデル
- Authors: Carel van Niekerk, Christian Geishauser, Michael Heck, Shutong Feng,
Hsien-chin Lin, Nurul Lubis, Benjamin Ruppik and Renato Vukovic and Milica
Ga\v{s}i\'c
- Abstract要約: 監視されたニューラルアプローチは、大きく、細心の注意を払って注釈付けされたデータセットに依存しているため妨げられる。
逐次マルチ出力問題に適したプールベースのアクティブラーニングフレームワークである textbfCAMELL を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.918298428336528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Supervised neural approaches are hindered by their dependence on large,
meticulously annotated datasets, a requirement that is particularly cumbersome
for sequential tasks. The quality of annotations tends to deteriorate with the
transition from expert-based to crowd-sourced labelling. To address these
challenges, we present \textbf{CAMELL} (Confidence-based Acquisition Model for
Efficient self-supervised active Learning with Label validation), a pool-based
active learning framework tailored for sequential multi-output problems. CAMELL
possesses three core features: (1) it requires expert annotators to label only
a fraction of a chosen sequence, (2) it facilitates self-supervision for the
remainder of the sequence, and (3) it employs a label validation mechanism to
prevent erroneous labels from contaminating the dataset and harming model
performance. We evaluate CAMELL on sequential tasks, with a special emphasis on
dialogue belief tracking, a task plagued by the constraints of limited and
noisy datasets. Our experiments demonstrate that CAMELL outperforms the
baselines in terms of efficiency. Furthermore, the data corrections suggested
by our method contribute to an overall improvement in the quality of the
resulting datasets.
- Abstract（参考訳）: 監視されたニューラルアプローチは、大規模で慎重に注釈付けされたデータセットに依存しているため、特にシーケンシャルなタスクには厄介な要件である。
アノテーションの品質は、エキスパートベースからクラウドソースラベリングへの移行によって悪化する傾向にある。
これらの課題に対処するために,我々は,逐次的マルチアウトプット問題に適したプール型アクティブラーニングフレームワークである \textbf{camell} (confidence-based acquisition model for efficient self-supervised active learning with label validation)を提案する。
CAMELLには3つの中核的な特徴がある:(1) 選択されたシーケンスのごく一部だけをラベル付けする専門家アノテータ、(2) 配列の残りの部分の自己監督を促進すること、(3) 誤ったラベルがデータセットを汚染しモデル性能を損なうことを防ぐためにラベル検証機構を使用する。
対話的信念追跡を特に重視し,限られたデータとうるさいデータの制約に苦しめられた課題として,シーケンシャルタスクにおけるラクダを評価した。
実験の結果,CAMELLは効率の点でベースラインを上回っていることがわかった。
さらに,提案手法が提案するデータ補正は,得られたデータセットの品質の全体的な改善に寄与する。
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