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- Active Learning for Multilingual Semantic Parser [56.1]
多言語意味解析(AL-MSP)のための最初の能動的学習手法を提案する。 AL-MSPは翻訳対象の既存のデータセットからサブセットのみを選択する。 実験の結果,AL-MSPは理想的な選択法で翻訳コストを大幅に削減できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Apr 2023 13:30:06 GMT)
- マルチリンガルなSemantic Parserを対象としたアクティブラーニング、翻訳コストを減らすことがモチベーションのようだがNLPに対するアクティブラーニングでうまくいく事例として興味深い
- 当然ながら「Clearly, human translation delivers a greater output quality compared to machine translation.」なのでアクティブラーニングがうまく動作すると人間で…という方向が期待される
- Active Learning for Abstractive Text Summarization [50.8]
本稿では,抽象テキスト要約におけるアクティブラーニングのための最初の効果的なクエリ戦略を提案する。 ALアノテーションにおける私たちの戦略は、ROUGEと一貫性スコアの点からモデル性能を向上させるのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Jan 2023 10:33:14 GMT)
- 抽象型要約へのActive Learning手法の提案と適用、ランダムサンプリングを上回る結果
- 期待はありつつも難しい分野なのでランダムサンプリングを安定的に上回ったのはすごいなと思う。
- ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection [102.8]
本稿では、オブジェクト検出におけるアクティブラーニングを評価するために、ALBenchという名前のアクティブラーニングベンチマークフレームワークをコントリビュートする。 自動深層モデルトレーニングシステム上で開発されたこのALBenchフレームワークは、使いやすく、さまざまなアクティブな学習アルゴリズムと互換性があり、同じトレーニングおよびテストプロトコルを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 27 Jul 2022 07:46:23 GMT)
- A Comparative Survey of Deep Active Learning [76.0]
Active Learning (AL)は、ラベル付けのための大きなラベル付けされていないデータプールからデータサンプルを順次選択することで、ラベル付けコストを削減するための一連のテクニックである。 ディープラーニング(DL)はデータハングリーであり、DLモデルのパフォーマンスは、より多くのトレーニングデータとともに単調にスケールする。 近年、Deep Active Learning (DAL) は、高価なラベリングコストを最小化しつつ、モデル性能を最大化するための実現可能なソリューションとして上昇している。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Mar 2022 05:17:24 GMT)