Die Qualität von Annotationen und Datensätzen und deren Auswirkung auf die Performance maschineller Lernmethoden

Im Rahmen dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die Qualität und Eignung von Datensätzen und deren manuellen Annotationen (z.B. für die Klassifizierung) kategorisch eingeordnet und unterschieden werden kann. Zudem soll auch evaluiert werden, in wie fern die eingeordnete Qualität von Datensätzen mit der Performance eines darauf trainierten Machine Learning-Modells korreliert.

tbd

tbd

tbd

• Mozetič, I., Grčar, M., & Smailović, J. (2016). Multilingual Twitter sentiment classification: The role of human annotators. PloS one, 11(5), e0155036.