不知如何聚类时的聚类：应用与评估
人机交互
2023-06-05 v3 信息检索
摘要
众包允许在大量工作者上运行简单的人类智能任务，使得解决那些难以在合理时间内 formulate 算法或训练机器学习模型的问题成为可能。这类问题之一是通过未明确指定标准进行数据聚类，该标准对人类简单，但对机器困难。在这篇演示论文中，我们构建了一个用于图像聚类的众包系统，并在免费许可下发布其代码：https://github.com/Toloka/crowdclustering。我们在两个不同图像数据集（Zalando 的 FEIDEGGER 中的连衣裙和 Toloka Shoes Dataset 中的鞋）上的实验证实，无需任何机器学习算法，纯粹通过众包即可产生有意义的聚类。
引用
@article{arxiv.2209.10267,
title = {Clustering Without Knowing How To: Application and Evaluation},
author = {Daniil Likhobaba and Daniil Fedulov and Dmitry Ustalov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10267},
year = {2023}
}
备注
accepted at ECIR 2023 Demonstration Track