Полное описание

Azofeifa, E. J. Development of a crowdsourcing multiagent system for knowledge extraction / E. J. Azofeifa, G. M. Novikova. - DOI 10.14357/20718594200104. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений = Artificial Intellgence and Decision Making. - 2020. - N 1. - P. 40-48. - на англ. яз. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8594.
Перевод заглавия: Разработка краудсорсинговой мультиагентной системы извлечения знаний

ГРНТИ	УДК
28.23.29	004.853

Рубрики:
Интеллектуальные агенты

Кл.слова (ненормированные): corpus annotation -- crowdsourcing -- expert knowledge -- intelligent agents -- dynamic reward -- inter-annotator agreement -- корпусная аннотация -- краудсорсинг -- экспертные знания -- интеллектуальные агенты -- динамическое вознаграждение -- соглашение между аннотаторами
Аннотация: Краудсорсинг используется для решения самых разных задач в Интернете. С точки зрения извлечения знаний это помогает использовать знания в конкретных областях путем сбора индивидуальных суждений экспертов по конкретным темам. Несмотря на доказанную эффективность краудсорсинга в решении различного рода проблем, исследователи не совпадают в стандартных рамках для представления и моделирования этого подхода. В данной работе мультиагентная система (МАС) представлена ​​как метод моделирования краудсорсинговых процессов, предназначенных для получения экспертных знаний. Система, примером которой является процесс аннотирования корпуса, включает в себя формулировку своих целей с точки зрения уникальности, ценности и временности, а также включает динамическую схему вознаграждения, которая дает реальную меру согласия между аннотаторами, ограничивая модель до временное окно и лимит вознаграждения.
Crowdsourcing is used for a wide variety of tasks on the Internet. From the point of view of knowledge extraction, it helps leverage knowledge in specific areas by gathering individual judgments of experts on specific subjects. In spite of crowdsourcing’s proven effectiveness in tackling various sorts of problems, researchers do not coincide in a standard framework to represent and model this approach. In this work, a multiagent system (MAS) is presented as a method for modelling crowdsourcing processes intended to obtain expert knowledge. The system, exemplified by a corpus annotation process, includes a formulation of its goals in terms of uniqueness, value and temporality, and comprises a dynamic reward scheme that produces a real measure of inter-annotator agreement (IAA) while constraining the model to a time window and a reward limit.
Доп. точки доступа:
Novikova, G.M.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -446570-892017)

Шифр в сводном ЭК: 64ad21c43ac19aca214810ee0edce790

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽