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Crowdsourced Labelling for Worker-Task Specialization Model

Author: Doyeon Kim and Hye Won Chung

Conference and Year: IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2021. 

우리는 d 작업자작업 전문화 모델에 따라 크라우스소싱에서 라벨링 문제를 고려한다. 여기서, 작업자와 작업은 유한한 유형 집합 하나의 특정 유형과 연관되어 있으며 작업자는 일치하지 않는 유형의 작업보다 일치된 유형의 작업에 대해 신뢰할 있는 답변을 제공한다. 우리는 작업자 군집화, 작업자 기술 추정 가중치 다수 투표를 이용하여 이진 작업 레이블 (주어진 복구 정확도까지) 복구하는 추론 알고리즘을 제안한다. 제안된 추론 알고리즘은 작업자/작업 유형에 대한 어떠한 정보도 요구하지 않으며, 가장 알려진 성능(작업당 최소 질문 )으로 목표 복구 정확도를 달성한다.