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Supervised machine learning and deep learning require a large amount of labeled data, which data scientists obtain in a manual, and time-consuming annotation process. To mitigate this challenge, Active Learning (AL) proposes promising data points to annotators they annotate next instead of a subsequent or random sample. This method is supposed to save annotation effort while maintaining model performance.
However, practitioners face many AL strategies for different tasks and need an empirical basis to choose between them. Surveys categorize AL strategies into taxonomies without performance indications. Presentations of novel AL strategies compare the performance to a small subset of strategies. Our contribution addresses the empirical basis by introducing a reproducible active learning evaluation (ALE) framework for the comparative evaluation of AL strategies in NLP.
The framework allows the implementation of AL strategies with low effort and a fair data-driven comparison through defining and tracking experiment parameters (e.g., initial dataset size, number of data points per query step, and the budget). ALE helps practitioners to make more informed decisions, and researchers can focus on developing new, effective AL strategies and deriving best practices for specific use cases. With best practices, practitioners can lower their annotation costs. We present a case study to illustrate how to use the framework.
Außerbilanzielle Korrekturen
(2005)
Sonderbilanz und Status
(2003)
Pro-Forma-Angaben
(2002)
Außerbilanzielle Korrekturen
(2012)
Die Entwicklungen der Rechtsinformatik und des Informationsrechts zeigen, dass diese Disziplinen aktuell vor der Herausforderung stehen, eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen ihnen und anderen Disziplinen zu etablieren. Unterschiedliche Publikationskulturen erschweren die Erreichung dieses Ziels. Forschungsportale stellen themenspezifische, internetbasierte Verzeichnisse dar, die bereits vorhandene Informationen strukturiert zugänglich machen. Sie können die Beziehungen zwischen den Disziplinen fördern, indem sie bereits erzielte Arbeitsergebnisse disziplinenübergreifend bekannt machen und dadurch dazu beitragen, Synergiepotenziale und mögliche Kooperationspartner zu identifizieren.