利用众包特定特征预测三元组打分——WSDM Cup 2017 中 fiddlehead 三元组打分器
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2017-12-25 v1
摘要
WSDM Cup 2017 的三元组打分任务涉及预测人物与职业/国籍之间的相关性分数。相关性分数的真值通过统计七名众包工人的投票获得。我确认与任务难度相关的特征与众包工人判断之间的差异相关。这意味着此类特征有助于预测一个分数是否处于中间值。因此，这些特征被纳入众包相关性分数的预测模型中。引入的特征改善了预测的平均分数差异。我的预测最终排名为：平均分数差异第 4，准确率和 Kendall's tau 均第 12。
引用
@article{arxiv.1712.08351,
title = {Predicting Triple Scoring with Crowdsourcing-specific Features - The fiddlehead Triple Scorer at WSDM Cup 2017},
author = {Masahiro Sato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08351},
year = {2017}
}
备注
Triple Scorer at WSDM Cup 2017, see arXiv:1712.08081