【摘 要】
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自然语言处理系统的性能和鲁棒性在很大程度上取决于建模过程中是否有足够的深度标注语料。传统的人工标注方法难以满足大规模、高质量的深度语料标注需求,该文提出了基于群
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室,北京师范大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2015M570877);国家重点基础研究发展计划(2014CB340504)
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自然语言处理系统的性能和鲁棒性在很大程度上取决于建模过程中是否有足够的深度标注语料。传统的人工标注方法难以满足大规模、高质量的深度语料标注需求,该文提出了基于群体智慧的语料标注方法,设计了标注模型,并就用户能力评测、语料筛选、任务管理、协作标注、行为分析、质量控制、决策加总、考核激励等具体环节进行分析,提出了解决方案。项目实践表明：基于群体智慧的语料标注方法在应对创新性很强的自然语言处理研究项目时具有明显的优势。
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