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宝宝熊：寻找适合标量注释的恰当评级尺度
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了一种高效的方法，通过Best-Worst Scaling逐步收集注释，生成强鲁棒性的众包数据。研究发现直接评估方法可以在成本高效和与大规模BWS注释策略的相关性之间找到平衡，并展示了这些注释支持强鲁棒的排序学习模型的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法——IBWS，通过Best-Worst Scaling逐步收集注释，生成强鲁棒性的众包数据。
- 研究发现直接评估方法可以在成本高效和与大规模BWS注释策略的相关性之间找到平衡。
- 这些注释在对话和情感领域展示了支持强鲁棒的排序学习模型的潜力。
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