Author: Doyeon Kim and Hye Won Chung
Conference and Year: IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2021.
우리는 d형 작업자–작업 전문화 모델에 따라 크라우스소싱에서 라벨링 된 문제를 고려한다. 여기서, 각 작업자와 작업은 유한한 유형 집합 중 하나의 특정 유형과 연관되어 있으며 작업자는 일치하지 않는 유형의 작업보다 일치된 유형의 작업에 대해 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공한다. 우리는 작업자 군집화, 작업자 기술 추정 및 가중치 다수 투표를 이용하여 이진 작업 레이블 (주어진 복구 정확도까지)을 복구하는 추론 알고리즘을 제안한다. 제안된 추론 알고리즘은 작업자/작업 유형에 대한 어떠한 정보도 요구하지 않으며, 가장 잘 알려진 성능(작업당 최소 질문 수)으로 목표 복구 정확도를 달성한다.
