本研究提出了交互式学习框架INTERVAL，解决了弱监督学习中数据标注成本高的问题。INTERVAL通过优化专家有限时间的利用，提高了多个数据集上的F1值。仅需10次专家反馈查询便能达到现有主动学习方法100次查询所无法匹配的F1值。