研究人员开发了AXLE,一种新颖的预标注方法,旨在激活标注员在数据标记过程中的生活经验。该方法使用情景片段和引导式对话来创建一个第一人称的微叙事,然后在标注员开始标记之前将其呈现给他们。一项关于仇恨言论检测的研究表明,AXLE提高了身份共鸣和对伤害的敏感度,同时也增加了标签熵并降低了标注员之间的一致性,这表明它能够呈现多样化的观点,而不是强制达成共识。 AI
影响 该方法可以通过更好地纳入标注员的观点来提高主观自然语言处理任务的数据标注质量和细微差别。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍数据标注新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- AXLE
- CatalyzeX
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