適当な仕事をしている注釈者を発見せよ！ - kisa12012の日記
NIPS2011の論文を紹介していくコーナー． 今回対象とする論文は，Ranking annotators for crowdsourced labeling tasks． 概要 本論文は，標本のラベル付を複数人にしてもらう時に，標本をきちんと見ず，適当な注釈を行なっている人を見付け出すためのスコアリングを提案しています． Mechanical Turk等のクラウドソーシングで今後必要になりそうなテーマですね． 本論文では，このような適当な注釈者をスパマーと呼び，スパマーを効率的に見つけ出すためのランキング手法を提案しています． 手法 2クラスの場合と多クラスの場合について議論していますが，今回は2クラスの場合を簡単に紹介します． スパマーはコイン投げと同じようにラベルを選んでいるため，P(注釈者のラベル|真のラベル)が0.5になります．[α,β] 一方で，仕事が出来る注釈者は上の確率が1
Yahoo!のニュースコメント欄からスパムを排除するには - kisa12012の日記
論文紹介のコーナー．*1 今回紹介するのは，KDD'2011のUnbiased Online Active Learning in Data Streams (Wei Chu, Martin Zinkevich, Lihong Li, Achint Thomas, and Belle Tseng)． Yahoo! Labsのグループによる研究です．(その後，第一著者はMicrosoftへ移動しています) 本論文は，ユーザーがコンテンツを生成できるウェブサービスから効率的にスパムやアダルトコンテンツを排除する手法について提案されています． このようなサービス形態はUser-Generated Content(UGC)と呼ばれ，ニュースサイトのコメント欄や掲示板・SNS・ソーシャルゲーム・ユーザー投稿型動画サイトが主な例として挙げられます． 3行概要 ストリームデータ環境下において，学習に有用
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