Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Counting Processes and Classification Improves a Stopping Rule for Technology Assisted Review

論文の概要: Combining Counting Processes and Classification Improves a Stopping Rule for Technology Assisted Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03171v1
Date: Tue, 5 Dec 2023 22:28:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-07 16:41:10.070143
Title: Combining Counting Processes and Classification Improves a Stopping Rule for Technology Assisted Review
Title（参考訳）: カウントプロセスと分類の組み合わせによる技術支援レビューの停止ルールの改善
Authors: Reem Bin-Hezam and Mark Stevenson
Abstract要約: 技術支援レビュー(TAR)の停止規則は、関連性のある文書を手作業で評価するコストを削減することを目的としている。本稿では、追加のアノテーションを必要とせずにトレーニングできるテキスト分類器から得られる情報を用いて、効果的な停止ルールを拡張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.028520416752325
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Technology Assisted Review (TAR) stopping rules aim to reduce the cost of manually assessing documents for relevance by minimising the number of documents that need to be examined to ensure a desired level of recall. This paper extends an effective stopping rule using information derived from a text classifier that can be trained without the need for any additional annotation. Experiments on multiple data sets (CLEF e-Health, TREC Total Recall, TREC Legal and RCV1) showed that the proposed approach consistently improves performance and outperforms several alternative methods.
Abstract（参考訳）: technology assisted review (tar) stop rulesは、必要なリコールレベルを確保するために、検査すべき文書の数を最小にすることで、関連のある文書を手動で評価するコストを削減することを目的としている。本稿では,追加のアノテーションを必要とせずに学習できるテキスト分類器の情報を用いて,効果的な停止ルールを拡張する。複数データセット(CLEF e-Health, TREC Total Recall, TREC Legal, RCV1)の実験により, 提案手法は一貫して性能を向上し, いくつかの代替手法を上回る性能を示した。

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