Cos'è la supervisione remota (NER da KB)?

Supervisione remota (insegnamento a distanza) nel contesto del Riconoscimento di Entità Nominate (NER) da una Knowledge Base (KB) è un metodo di etichettatura automatica dei dati per addestrare modelli, in cui l'etichettatura non viene fatta manualmente, ma con l'ausilio di fonti esterne di conoscenza.

L'idea è che, avendo una base di conoscenza (ad esempio, un elenco di entità conosciute e i loro tipi), si possano automaticamente associare le menzioni nel testo a queste entità e usare tali associazioni come esempi di addestramento. Questo permette di ottenere un grande volume di dati etichettati senza lavoro manuale.

Tuttavia, questo approccio può introdurre rumore nei dati, poiché le corrispondenze non sono sempre corrette (ad esempio, polisemia delle parole). Per questo motivo, la supervisione remota viene spesso combinata con metodi di apprendimento debole (weak supervision) e di apprendimento attivo (active learning) per migliorare la qualità dell'etichettatura e del modello.

Esempio: se nel KB c'è una voce che dice che "Apple" è un'azienda, allora tutte le menzioni di "Apple" nel testo vengono automaticamente etichettate come organizzazione, fornendo esempi di addestramento per NER.