文件名称：arxiv2018-贝叶斯合奏
文件大小：18.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-16 21:32:16
Python
贝叶斯组合 内容 介绍 该程序包实现了几种汇总来自多个注释器的注释的关键方法，并考虑了每个人的可靠性。 注释可以是序列标签（例如，文本跨度注释）或独立数据点的分类（例如，图像或文档分类）。 注释者可以是专家，人群工作者或整体中的自动分类器。 我们实现的方法是： BSC（所有变体） -“一种使用人群进行序列标记的贝叶斯方法”，Simpson＆Gurevych（2019），EMNLP； 有关实验的详细信息，请参见下面的内容； 参见src/bayesian_combination/bsc.py 变式联合监督（VCS） -“带有弱标签的资源不足序列标记”，Simpson等。 （2020），AAAI； 有关实验的详细信息，请参见下文； Dawid和Skene- “使用EM算法的观测器错误率的最大似然估计”（1979年）； 参见src/baselines/dawid_and_skene.py