计算机-人交互式学习中的交互式概念编辑

摘要

非常大的数据集合很难进行搜索和/或分析。可以通过将查询和网页自动地分类成有用的类型，并使用这些分类评分作为相关性特征，来显著地提高相关性。一种彻底的方法可能需要构建很大数量的分类器，它们对应于各种类型的信息、活动和产品。关于较大的数据集，提供分类器和概要器的生成。在数以亿计的条目上训练分类器和概要器，可以通过增加可用的元数据来揭露该数据固有的值。一些方面包括主动标注探索、自动正则化和冷启动、随着条目数量和分类器数量进行的扩展、主动特征化、以及分段和概要化。