Fugu-MT 論文翻訳(概要): Annotator-Centric Active Learning for Subjective NLP Tasks

論文の概要: Annotator-Centric Active Learning for Subjective NLP Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15720v1
Date: Wed, 24 Apr 2024 08:13:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 19:49:56.973962
Title: Annotator-Centric Active Learning for Subjective NLP Tasks
Title（参考訳）: 主観的NLP課題に対するアノテータ中心能動学習
Authors: Michiel van der Meer, Neele Falk, Pradeep K. Murukannaiah, Enrico Liscio,
Abstract要約: アクティブラーニング(AL)は、最も有益なサンプルを戦略的に注釈付けすることで、人間のアノテーションを収集するコストに対処する。本稿では,データサンプリングに続き,アノテーション選択戦略を取り入れたACAL(Annotator-Centric Active Learning)を提案する。本研究の目的は,人間の判断の多様性を効率的に近似し,アノテータ中心の指標を用いてモデル性能を評価することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766754308448708
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: To accurately capture the variability in human judgments for subjective NLP tasks, incorporating a wide range of perspectives in the annotation process is crucial. Active Learning (AL) addresses the high costs of collecting human annotations by strategically annotating the most informative samples. We introduce Annotator-Centric Active Learning (ACAL), which incorporates an annotator selection strategy following data sampling. Our objective is two-fold: (1) to efficiently approximate the full diversity of human judgments, and to assess model performance using annotator-centric metrics, which emphasize minority perspectives over a majority. We experiment with multiple annotator selection strategies across seven subjective NLP tasks, employing both traditional and novel, human-centered evaluation metrics. Our findings indicate that ACAL improves data efficiency and excels in annotator-centric performance evaluations. However, its success depends on the availability of a sufficiently large and diverse pool of annotators to sample from.
Abstract（参考訳）: 主観的NLPタスクに対する人間の判断のばらつきを正確に把握するためには、アノテーションプロセスに幅広い視点を取り入れることが不可欠である。アクティブラーニング(AL)は、最も有益なサンプルを戦略的に注釈付けすることで、人間のアノテーションを収集するコストに対処する。本稿では,データサンプリングに続き,アノテーション選択戦略を取り入れたACAL(Annotator-Centric Active Learning)を提案する。 1)人間の判断の多様性を効率よく近似し,アノテータ中心の指標を用いてモデル性能を評価する。従来の評価指標と人間中心評価指標の両方を用いて、7つの主観的NLPタスクにまたがる複数のアノテータ選択戦略を実験した。以上の結果から,ACALはデータ効率を向上し,アノテータ中心の性能評価に優れることが示唆された。しかし、その成功は、十分に大きく多様なアノテータのプールがサンプルとして利用できることに依存している。

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