Fugu-MT 論文翻訳(概要): Information-Theoretic Active Correlation Clustering

論文の概要: Information-Theoretic Active Correlation Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03587v2
Date: Wed, 22 May 2024 10:39:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 07:09:37.097157
Title: Information-Theoretic Active Correlation Clustering
Title（参考訳）: 情報理論アクティブ相関クラスタリング
Authors: Linus Aronsson, Morteza Haghir Chehreghani,
Abstract要約: ペアの類似性が事前に分かっていない相関クラスタリングについて検討する。コスト効率のよい方法でペアの類似性を問うために,能動的学習を採用しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688425993442696
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study correlation clustering where the pairwise similarities are not known in advance. For this purpose, we employ active learning to query pairwise similarities in a cost-efficient way. We propose a number of effective information-theoretic acquisition functions based on entropy and information gain. We extensively investigate the performance of our methods in different settings and demonstrate their superior performance compared to the alternatives.
Abstract（参考訳）: ペアの類似性が事前に分かっていない相関クラスタリングについて検討する。この目的のために,我々は能動的学習を用いて,対角的類似性を低コストで問合せする。本稿では,エントロピーと情報ゲインに基づく効果的な情報理論獲得関数を提案する。提案手法の性能を異なる設定で広範囲に検討し,提案手法と比較して優れた性能を示す。

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