論文の概要: An Interactive Human-Machine Learning Interface for Collecting and Learning from Complex Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19339v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 11:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 16:33:46.135212
• Title: An Interactive Human-Machine Learning Interface for Collecting and Learning from Complex Annotations
• Title（参考訳）: 複合アノテーションからの学習と収集のための対話型ヒューマン・マシン学習インタフェース
• Authors: Jonathan Erskine, Matt Clifford, Alexander Hepburn, Raúl Santos-Rodríguez,
• Abstract要約: 我々は,従来のラベルの制約にヒトのアノテータが適応するという期待を緩和するために,監視情報が収集される形で,さらなる柔軟性を実現することを目的としている。 そこで本研究では,データセットのアノテーションとして標準バイナリラベルを補完するために,ヒューマンアノテータによる実例の活用を可能にする,バイナリ分類タスクのためのヒューマンマシン学習インタフェースを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.23526921041318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-Computer Interaction has been shown to lead to improvements in machine learning systems by boosting model performance, accelerating learning and building user confidence. In this work, we aim to alleviate the expectation that human annotators adapt to the constraints imposed by traditional labels by allowing for extra flexibility in the form that supervision information is collected. For this, we propose a human-machine learning interface for binary classification tasks which enables human annotators to utilise counterfactual examples to complement standard binary labels as annotations for a dataset. Finally we discuss the challenges in future extensions of this work.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンコンピュータインタラクションは、モデルパフォーマンスを高め、学習を加速し、ユーザの信頼を構築することによって、機械学習システムの改善につながることが示されている。 本研究は,従来のラベルの制約にヒトのアノテータが適応できるという期待を緩和するために,情報収集の形でさらなる柔軟性を実現することを目的としている。 そこで本研究では,データセットのアノテーションとして標準バイナリラベルを補完するために,ヒューマンアノテータによる実例の活用を可能にする,バイナリ分類タスクのためのヒューマンマシン学習インタフェースを提案する。 最後に,本研究の今後の拡張における課題について論じる。

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