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Antonio Purificato
Antonio Purificato
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主动测试框架将NLP数据标注成本降低高达95%
一篇新研究论文介绍了一种名为“主动测试”（Active Testing）的框架，旨在显著降低自然语言处理（NLP）任务数据标注的成本和时间。通过智能选择最具信息量以供人工标注的测试样本，该方法可以在保持高性能估计高准确度的同时，实现高达95%的标注成本削减。该研究在多个数据集和任务上对各种方法进行了基准测试，还提出了一种自适应停止标准，以自动确定所需的最佳样本数量。
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新的QUORUM框架优化LLM和人类数据标注
研究人员开发了QUORUM，一个旨在优化自然语言处理任务数据标注流程的新框架。QUORUM在指定预算内动态地将实例分配给人类标注员或大型语言模型（LLM）。它通过使用基于特征的信号来估计实例难度，而不是依赖模型置信度，从而实现差异化，并支持合并多个标注以提高可靠性。评估显示，与现有方法相比，QUORUM可将标注质量提高高达34.4%，同时降低成本8.8%。