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论文链接：《Small-text: Active Learning for Text Classification in Python》

一、摘要

我们提出了 small-text，这是一个简单的模块化主动学习库，它为 Python 中的文本分类提供基于池的主动学习。它带有各种预先实现的最先进的查询策略，包括一些可以利用 GPU 的策略。明确定义的接口允许将多种此类查询策略与不同的分类器相结合，从而促进快速混合和匹配，并使主动学习实验和应用程序的快速开发成为可能。为了以一致的方式访问各种分类器，它集成了几个著名的机器学习库，即 scikit-learn、PyTorch 和 Huggingface 转换器——后者的集成可作为可选的可安装扩展。该库可在此：GitHub。

二、结论

我们引入了small-text，一个模块化的Python库，它为文本分类提供了主动学习。它集成了现有的库，如scikit-learn、PyTorch和transformers，这使得Python生态系统可以轻松访问最先进的主动学习。由于遵循软件工程最佳实践，它提供了一组强大的组件，可以在实验和应用中快速应用主动学习进行文本分类。

三、model

模型框架：

主动学习旨在最小化所需的标记数据量，同时最大化最终模型的性能，例如文本分类的准确性。