r-HUMO：一种具有质量保障的风险感知人机协作实体解析框架
人机交互
2018-11-27 v3 数据库
摘要
尽管已提出许多实体解析（ER）方法，但寻找具有质量保障的方法仍极具挑战。为此，我们提出了一种用于ER的风险感知人机协作（HUman-Machine cOoperation）框架，记为r-HUMO。基于已有的HUMO框架，r-HUMO同样通过人机间ER工作负载划分来强制保证查准率与查全率水平。然而，r-HUMO是首个从风险角度优化人工工作负载选择过程的方案。它基于人工标注结果的实时风险分析以及预设机器指标迭代地选择人工工作负载。本文首先介绍r-HUMO框架，随后给出用于优先人工标注实例的风险分析技术。最后，我们在真实数据上实证评估了r-HUMO的性能。大量实验表明，r-HUMO能有效实施质量保障，且与最先进的替代方案相比，能以更低的人工成本实现更好的质量控制。
引用
@article{arxiv.1803.05714,
title = {r-HUMO: A Risk-Aware Human-Machine Cooperation Framework for Entity Resolution with Quality Guarantees},
author = {Boyi Hou and Qun Chen and Zhaoqiang Chen and Youcef Nafa and Zhanhuai Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05714},
year = {2018}
}
备注
12 pages, 7 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1710.00204