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I study how we can predict human disagreements during human annotation using machine learning. This work is helpful when we want to model human disagreements, which is conventionally considered annotation noise. Following recent breakthroughs in machine learning research has shown instances where the algorithms being biased towards specific groups.
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论文共 12 篇作者统计合作学者相似作者
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Tiny Papers @ ICLR (2023)
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Workshop on Perspectivist Approaches to NLPpp.56-65, (2022)
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arXiv (Cornell University) (2021): 95-99
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Kumara Mendis,Tharindu Cyril Weerasooriya,Supun Withana, Prabath Liyanage, Aruni Weerakoon Silva,Rajitha Wickramasinghe,Chaminda Weerabaddana
2019 National Information Technology Conference (NITC)pp.41-46, (2019)
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