Emphasizing the laborious side of machine learning: annotation guidelines and how to develop them

bibb.id782577de
bibb.participationBIBB-Mitarbeiterde
bibb.publisherplaceBonnde
bibb.voevzlinkhttps://res.bibb.de/vet-repository_782577
dc.contributor.authorSchnepf, Timo [Verfasser]de
dc.contributor.authorKrüger, Kai [Verfasser]de
dc.contributor.authorBinnewitt, Johanna [Verfasser]de
dc.contributor.authorWinnige, Stefan [Verfasser]de
dc.contributor.authorFirll, Anja [Verfasser]de
dc.contributor.otherBundesinstitut für Berufsbildung [Herausgebendes Organ]de
dc.date.accessioned2024-07-09T12:28:52Z
dc.date.available2024-07-09T12:28:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstract"This paper presents an overview on the development and application of Annotation Guidelines (AGs) in the context of the BIBB job advertisements project. It highlights the importance of AGs in ensuring data annotation consistency, fostering reproducibility, and research transparency. It describes the process of creating AGs for the extraction of information from online job advertisements, emphasizing the challenges faced and the iterative approaches adopted to refine these guidelines. The study also examines the transition from classic to ‘relational extraction’ methods to address complex, compositional concepts in unstructured texts. Highlighting the importance of AGs in enhancing reproducibility, transparency, and the interoperability of computational social science, the paper advocates for the open access of AGs as critical resources for advancing the field." (authors' abstract)en
dc.description.abstract"Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Entwicklung und Anwendung von Annotationsrichtlinien oder „Annotationsguidelines“ (AGs) im Rahmen des Stellenanzeigen Projekts des BIBB. Er unterstreicht die Wichtigkeit von AGs in Bezug auf die Qualität von Datenannotationen, die Reproduzierbarkeit sowie die Transparenz im Bereich Computational Social Science. Der Beitrag beschreibt den Prozess der Erstellung von AGs für die Extraktion von Informationen aus Online-Stellenanzeigen. Er hebt die Herausforderungen hervor und beschreibt Lösungsansätze, die zur Verbesserung von AGs genutzt werden können. An praktischen Beispielen untersucht der Beitrag die Frage, wie sogenannte "relationale Extraktionsmethoden" helfen können, komplexe, kompositorische Konzepte in unstrukturierten Texten zu erfassen. Das Papier hebt die Bedeutung von AGs für die Verbesserung der Reproduzierbarkeit, Transparenz und Interoperabilität der Computational Social Science hervor und plädiert für einen offenen Zugang zu AGs als wichtige Ressourcen für die Weiterentwicklung des Fachgebiets." (BIBB-Autorenreferat)de
dc.description.editionVersion 1.0de
dc.description.statementofresponsibilityTimo Schnepf, Kai Krüger, Johanna Binnewitt, Stefan Winnige, Anja Firllde
dc.format.extent1 Online-Ressource (42 Seiten)de
dc.format.illustrationIllustrationende
dc.format.mediumElektronische Ressourcede
dc.identifier.urihttps://bibb-dspace.bibb.de/jspui/handle/BIBB/782577
dc.identifier.uriurn:nbn:de:0035-vetrepository-782577-1
dc.language.isoende
dc.publisherBundesinstitut für Berufsbildungde
dc.rdacarrier.codecrde
dc.rdacarrier.sourcerdacontentde
dc.rdacarrier.termOnline-Ressourcede
dc.rdacontent.codetxtde
dc.rdacontent.sourcerdacontentde
dc.rdacontent.termTextde
dc.rdamedia.codecde
dc.rdamedia.sourcerdacontentde
dc.rdamedia.termComputermediende
dc.rightsNamensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/*
dc.subject.classificationL 6.2 Qualitätsmanagement/Qualitätssicherungde
dc.subject.classificationG 1.2.2 Beschäftigungs- und Arbeitsverhältnissede
dc.subject.ddc370de
dc.subject.otherRichtliniede
dc.subject.otherQualitätssicherungde
dc.subject.otherDatenaufbereitungde
dc.subject.otherKünstliche Intelligenzde
dc.subject.otherStellenanzeigede
dc.subject.otherProjektde
dc.titleEmphasizing the laborious side of machine learning: annotation guidelines and how to develop themde
dc.typeGraue Literaturde

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Appendix_Annotation_Guideline.pdf
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Annotationguideline