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doi:10.22028/D291-38663
Titel: | DART: A Lightweight Quality-Suggestive Data-to-Text Annotation Tool |
VerfasserIn: | Chang, Ernie Caplinger, Jeriah Marin, Alex Shen, Xiaoyu Demberg, Vera |
Sprache: | Englisch |
Verlag/Plattform: | arXiv |
Erscheinungsjahr: | 2020 |
DDC-Sachgruppe: | 400 Sprache, Linguistik |
Dokumenttyp: | Sonstiges |
Abstract: | We present a lightweight annotation tool, the Data AnnotatoR Tool (DART), for the general task of labeling structured data with textual descriptions. The tool is implemented as an interactive application that reduces human efforts in annotating large quantities of structured data, e.g. in the format of a table or tree structure. By using a backend sequence-to-sequence model, our system iteratively analyzes the annotated labels in order to better sample unlabeled data. In a simulation experiment performed on annotating large quantities of structured data, DART has been shown to reduce the total number of annotations needed with active learning and automatically suggesting relevant labels. |
URL der Erstveröffentlichung: | https://arxiv.org/abs/2010.04141 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-386635 hdl:20.500.11880/34851 http://dx.doi.org/10.22028/D291-38663 |
Datum des Eintrags: | 5-Jan-2023 |
Bemerkung/Hinweis: | Preprint |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Vera Demberg |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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