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評価指標に依存する注釈飽和：ラベル分布からの学習における研究

Apple Machine Learning は、注釈者の不一致が信号となり得ることを示し、評価指標によって必要な注釈者数が異なる「注釈飽和」を特定した。NLI モデルの実験により、不一致を検出するエントロピー相関には約 20〜50 人の注釈者が必要であることが明らかになった。

教師あり学習では高品質なラベルが重要だが、収集コストが高い。アクティブラーニングは、限られた予算でラベル付けリソースを活用し、データ不足を補う手法である。本記事は限られたラベルデータへの対応策の第2部として、人間のラベリング作業を一部含むアプローチについて解説する。