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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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