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J-GLOBAL ID:202102220740047716   整理番号:21A2587040

視線によるクラウドワークの品質評価:適応型個人クラウドソーシングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Quality Assessment of Crowdwork via Eye Gaze: Towards Adaptive Personalized Crowdsourcing
著者 (7件):
資料名:
巻: 12933  ページ: 104-113  発行年: 2021年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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効率的で公正なクラウドソーシングプラットフォームを作成するための重要な課題は,クラウドワークの品質の迅速評価にある。クラウドワーカーがスキル,動機づけ,または適切な品質タスク完了を提供する理解を欠いているならば,これはプラットフォームの有効性を低下させる。これは,タスクプロバイダに対する問題のみのように見えるが,現実は,この問題の負担が,群衆国にますます活用されていることである。例えば,タスクプロバイダは,タスク結果の評価が完了された後に,彼らの仕事のために,混雑者を払わないかもしれない。本論文では,正しい回答率を推定することにより,視線情報を用いてクラウドワークの品質を迅速に評価する方法を提案した。自己監督学習(SSL)により生成された特徴を持つ方法は,0.09の平均絶対誤差で最も効率的な結果を与えることを見出した。結果は,適応個別化クラウドソーシングプラットフォームを容易にするために,眼注視情報を使用する可能性を示した。Copyright IFIP International Federation for Information Processing 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
事務・経営情報処理  ,  その他の情報処理  ,  計算機網  ,  人工知能 

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