ノイズの高い教師データからの学習における注釈者依存および事例依存の遷移行列の転移

クラウドソーシングによる教師データ作成では、注釈者依存および事例依存のノイズ遷移行列を推定することが重要だが、データの疎さから困難である。本手法では、注釈者間の類似性を利用した知識転移によって、一般的な注釈者依存および事例依存のノイズ遷移行列を推定する。