软件学报

作者：李绍园，姜远

单位：李绍园，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 21002311,姜远，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 21002302

关键词：多标记学习;众包;低秩;张量近似;融合

基金：国家自然科学基金（61673201）

传统的多标记学习任务要求训练数据拥有完整的或者至少部分的真实标记，而真实标记耗费昂贵并且难以获取.不同于由昂贵受限的专家标注真实标记，众包环境下，多标记任务被分配给多个容易获取的非专家标注，学习目标是从有错误的非专家标注中估计样本的真实标记.这一问题的关键在于如何融合非专家标注.以往的众包学习主要集中在单标记任务上，忽视了多标记任务的标记相关性；而多标记任务上的众包工作集中在局部标记相关性的利用如标记共同出现的概率，标记间条件相关性，其估计很敏感地受到标记数量和质量的影响.考虑到多标记任务上多个标注者的标注结果整体上存在低秩结构关系，提出一种基于低秩张量矫正的方法.首先，将标注结果组织成三维的张量（样本，标记，标注者），用低秩张量补全的方法对收集到的标注做预处理，以同时达到两个目的：1）优化已有标注；2）补全标注者在其未标注的标记上的标注结果.然后，对所有标注融合，测试了3种融合方法，分别从不同的方面考虑标注的置信度.真实数据上的实验结果验证了所提方法的有效性.

来源：2020年第5期

《软件学报》期刊编辑部

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