在之前的研究里human-in-the-loop (HIL) framework给出了最佳实践。首先用regex来产生一些weak label，用于pretrain NN。然后用manully labeled substring来fine-tune NN。结果显示这个效果比scratch的训练效果要好。Thus, the results indicate
that writing a regex before manual labeling is highly desirable。但是这篇文章没有考虑到 时间投入 上的消耗。所以这篇文章就是考虑时间上的投入的。
Summary:
将regex和DL结合起来的方案，将weak label用于active learning.
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一句话：We propose a framework that combines the advantages of regexes and deep learning, coupled with weak supervision and active learning.
Two common approaches to recognize regex-like entities are to (1) manually create a regex and (2) train a machine learning model。
如果复杂度提高，regex方法会变得非常复杂。ML方法是用来自动创建regex或不使用regex的方法。前者用得不多，后者其实就是序列标注模型。但是这种方法需要大量标注数据。
在之前的研究里human-in-the-loop (HIL) framework给出了最佳实践。首先用regex来产生一些weak label，用于pretrain NN。然后用manully labeled substring来fine-tune NN。结果显示这个效果比scratch的训练效果要好。Thus, the results indicate that writing a regex before manual labeling is highly desirable。但是这篇文章没有考虑到 时间投入 上的消耗。所以这篇文章就是考虑时间上的投入的。
没有文章将weak supervision和active learning结合起来过，这篇文章进行了研究。
Model Graph:
Result:：
Thoughts:
无法用到我的研究里
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human-in-the-loop (HIL) framework： Regular Expression Guided Entity Mention Mining from Noisy Web Data