Zum Inhalt

Erweiterte Suche

Ergebnisvorschau für Ihre aktuellen Suchbegriffe: 0

Suchoperatoren:

Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente mit genau dieser Wortgruppe in exakt dieser Schreibweise und Reihenfolge (z.B. "employer branding").
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe zusammen vorkommen (z.B. vertrieb UND bonus).
Findet Dokumente, in denen einer der beiden oder beide Begriffe vorkommen (z.B. porsche OR volkswagen).
Findet Dokumente, in denen alle Begriffe vorkommen. Das Leerzeichen wird als UND interpretiert (z.B. mensch roboter alltag).
Findet Dokumente, in denen der Begriff nach NOT nicht vorkommt (z.B. ford NOT "harrison ford").
Findet Dokumente, in denen der gesuchte Begriff mehr als n mal vorkommt. n steht für eine beliebige Anzahl (z.B. COUNT(getriebe)>8).
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Findet Dokumente mit dem Suchbegriff in verschiedenen Schreibweisen. Das ? steht für eine einzige Stelle (z.B. organi?ation).
Sonderzeichen werden als UND interpretiert (z.B. Mann + Hummel).

Semantische Suche

powered by (Link öffnet in neuem Fenster)
loading …
Anmelden
Nach oben

Crowd Label Aggregation Under a Belief Function Framework

  • 2016
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Lina Abassi
Imen Boukhris
Erschienen in
Knowledge Science, Engineering and Management
Verlag
Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Crowdsourcing emerged as an efficient human-powered concept to tackle the problem of labeling complex tasks that computer programs still cannot solve. Amazon’s Mechanical Turk is one of the most popular platforms that allows to gather labels from human workers. These labels are then aggregated in order to estimate the true labels. Considering that not all labelers are experts, their answers may be imperfect and consequently unreliable. In this paper, we propose a novel label aggregation method based on the belief function theory. The proposed method grants a strong framework that does not only allow to reliably aggregate imperfect labels but also to integrate labelers expertise for more accurate results. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted on real datasets. The results show that our method is a promising solution in the crowd labeling domain.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Jetzt einloggen Kostenlos registrieren

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Adoption Factors for Crowdsourcing Based Medical Information Platforms
Nächstes Kapitel Weighted Node Importance Contribution Correlation Matrix for Identifying China’s Core Metro Technologies with Patent Network Analysis
Titel
Crowd Label Aggregation Under a Belief Function Framework
Verfasst von
Lina Abassi
Imen Boukhris
Copyright-Jahr
2016
Buch
Knowledge Science, Engineering and Management

Print ISBN: 978-3-319-47649-0

Electronic ISBN: 978-3-319-47650-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-47650-6_15
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.

Premium Partner

    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG