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  1. 学術論文等

クラウドソーシングワーカーの段階的育成方法の提案

https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9061
https://uec.repo.nii.ac.jp/records/9061
8b749109-eba5-4c7b-b4be-5e77d7f8c922
名前 / ファイル ライセンス アクション
32_B-G81.pdf 32_B-G81 (4.9 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-04-04
タイトル
タイトル クラウドソーシングワーカーの段階的育成方法の提案
言語 ja
タイトル
タイトル Crowdsourcing Worker Development based on Probabilistic Task Network
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題 crowdsourcing
キーワード
言語 en
主題 education
キーワード
言語 en
主題 bayesian network
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 芦川, 将之

× 芦川, 将之

ja 芦川, 将之

ja-Kana アシカワ, マサユキ

en Ashikawa, Masayuki

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川村, 隆浩

× 川村, 隆浩

ja 川村, 隆浩

ja-Kana カワムラ, タカヒロ

en Kawamura, Takahiro

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大須賀, 昭彦

× 大須賀, 昭彦

ja 大須賀, 昭彦

ja-Kana オオスガ, アキヒコ

en Ohsuga, Akihiko

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Current crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turk provide an attractive solution Crowdsourcing platforms provide an attractive solution for processing numerous tasks at a low cost. However, insufficient quality control remains a major concern. Therefore, we developed a private crowdsourcing system that allows us to devise quality control methods. In the present study, we propose a grade-based training method for workers in order to avoid simple exclusion of low-quality workers and shrinkage of the crowdsourcing market in the near future. Our training method utilizes probabilistic networks to estimate correlations between tasks based on workers’ records for 18.5 million tasks and then allocates pre-learning tasks to the workers to raise the accuracy of target tasks according to the task correlations. In an experiment, the method automatically allocated 31 pre-learning task categories for 9 target task categories, and after the training of the pre-learning tasks, we confirmed that the accuracy of the target tasks was raised by 7.8 points on average. This result was comparatively higher than those of pre-learning tasks allocated using other methods, such as decision trees. We thus confirmed that the task correlations can be estimated using a large amount of worker records, and that these are useful for the grade-based training of low-quality workers.
書誌情報 ja : 人工知能学会論文誌
en : Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence

巻 32, 号 3, p. B-G81_1-13, 発行日 2017-05-01
出版者
出版者 人工知能学会
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1346-0714
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1527/tjsai.B-G81
権利
権利情報 Copyright © 人工知能学会 2018
関連サイト
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1527/tjsai.B-G81
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 09:44:35.086026
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