多标记众包学习

姜远李绍园

南京大学;

摘要：

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记,而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记,众包环境下,多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注,学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上,忽视了多标记任务的标记相关性;而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率,标记间条件相关性,其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系,提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先,将标注结果组织成三维的张量(样…展开v

关键词：多标记学习、众包、低秩、张量近似、融合

所属期刊栏目：31

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61673201

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1497-1510