使用连续主动学习参与 TREC 2020 COVID 赛道
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2020-11-04 v1
摘要
我们描述了参与 TREC 2020 COVID 赛道（TREC-COVID）全部五轮的情况。TREC-COVID 的目标是通过识别诸多紧迫问题的答案并构建基础设施以改进检索系统，从而为 COVID-19 大流行的应对做出贡献 [8]。该赛道的全部五轮都要求参与者在新型数据集 CORD-19 上执行经典的即席检索任务。我们的方案通过应用连续主动学习模型（CAL）及其变体应对了这一挑战。我们的结果显示我们位列得分最高的手动提交运行之中，并且在所有提交类别中保持竞争力。
关键词
引用
@article{arxiv.2011.01453,
title = {Participation in TREC 2020 COVID Track Using Continuous Active Learning},
author = {Xue Jun Wang and Maura R. Grossman and Seung Gyu Hyun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.01453},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 5 figures