|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Проактивная разметка примеров для адаптации к домену
М. А. Рындинa, Д. Ю. Турдаковba a Институт системного программирования РАН им. В.П. Иванникова
b Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Аннотация:
В статье приводятся исследование возможности переноса знаний в целевой домен из другого, но близкого домена-источника с помощью проактивного обучения. Исследуется применимость использования модели машинного обучения, обученной на домене-источнике, как бесплатного ненадежного оракула для определения сложности примера из целевого домена и принятии решения о необходимости его разметки надежным экспертом. Представлен алгоритм такой разметки, одной из особенностей этого алгоритма является его возможность работы с любым классификатором, имеющим вероятностную интерпретацию выхода. Экспериментальное тестирование на наборе данных из отзывов на продукты Амазон подтверждает эффективность предложенного метода.
Ключевые слова:
адаптация к домену, проактивное обучениe.
Образец цитирования:
М. А. Рындин, Д. Ю. Турдаков, “Проактивная разметка примеров для адаптации к домену”, Труды ИСП РАН, 31:5 (2019), 145–152
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/tisp460 https://www.mathnet.ru/rus/tisp/v31/i5/p145
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 153 | PDF полного текста: | 44 | Список литературы: | 27 |
|