TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "An Active Learning Approach to Finding Related Terms"

We present a novel system that helps nonexperts find sets of similar words. The user begins by specifying one or more seed words. The system then iteratively suggests a series of candidate words, which the user can either accept or reject. Current techniques for this task typically bootstrap a classifier based on a fixed seed set. In contrast, our system involves the user throughout the labeling process, using active learning to intelligently explore the space of similar words. | An Active Learning Approach to Finding Related Terms David Vickrey Oscar Kipersztok Daphne Koller Stanford University Boeing Research Technology Stanford Univeristy dvickrey@ koller@ @ Abstract We present a novel system that helps nonexperts find sets of similar words. The user begins by specifying one or more seed words. The system then iteratively suggests a series of candidate words which the user can either accept or reject. Current techniques for this task typically bootstrap a classifier based on a fixed seed set. In contrast our system involves the user throughout the labeling process using active learning to intelligently explore the space of similar words. In particular our system can take advantage of negative examples provided by the user. Our system combines multiple preexisting sources of similarity data a standard thesaurus WordNet contextual similarity enabling it to capture many types of similarity groups synonyms of crash types of car etc. . We evaluate on a hand-labeled evaluation set our system improves over a strong baseline by 36 . 1 Introduction Set expansion is a well-studied NLP problem where a machine-learning algorithm is given a fixed set of seed words and asked to find additional members of the implied set. For example given the seed set elephant horse bat the algorithm is expected to return other mammals. Past work . Roark Charniak 1998 Ghahramani Heller 2005 Wang Cohen 2007 Pantel et al. 2009 generally focuses on semi-automatic acquisition of the remaining members of the set by mining large amounts of unlabeled data. State-of-the-art set expansion systems work well for well-defined sets of nouns . US Presidents particularly when given a large seed set. Set expansions is more difficult with fewer seed words and for other kinds of sets. The seed words may have multiple senses and the user may have in mind a variety of attributes that the answer must match. For example suppose

• Báo cáo khoa học
• An Active Learning Approach
• Finding Related Terms
• David Vickrey
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Summary of Doctoral Thesis on Educational Sciences
• Summary of Doctoral Thesis
• Developing Independent learning competency
• Self study ability of students
• Active teaching methods
• BMC Bioinformatics
• Animal behavior
• Unsupervised learning
• Shape matching
• Shape context
• Active shape model
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball