Zobrazeno 1 - 10
of 90
pro vyhledávání: '"Mays, Kate"'
We report results of a comparison of the accuracy of crowdworkers and seven Natural Language Processing (NLP) toolkits in solving two important NLP tasks, named-entity recognition (NER) and entity-level sentiment (ELS) analysis. We here focus on a ch
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2002.04181
Due to concerns about human error in crowdsourcing, it is standard practice to collect labels for the same data point from multiple internet workers. We here show that the resulting budget can be used more effectively with a flexible worker assignmen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.06237
Publikováno v:
Communication Research; Dec2024, Vol. 51 Issue 8, p1033-1057, 25p
Opinions about the 2016 U.S. Presidential Candidates have been expressed in millions of tweets that are challenging to analyze automatically. Crowdsourcing the analysis of political tweets effectively is also difficult, due to large inter-rater disag
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1608.08953
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Machine Learning & Knowledge Extraction; Sep2024, Vol. 6 Issue 3, p1670-1672, 3p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Communication in Healthcare; Mar2024, Vol. 17 Issue 1, p30-43, 14p