Federated Learning for Exploiting Annotators’ Disagreements in Natural Language Processing

  1. Rodríguez-Barroso, N.
  2. Cámara, E.M.
  3. Collados, J.C.
  4. Luzón, M.V.
  5. Herrera, F.
Zeitschrift:
Transactions of the Association for Computational Linguistics

ISSN: 2307-387X

Datum der Publikation: 2024

Ausgabe: 12

Seiten: 724-742

Art: Artikel

DOI: 10.1162/TACL_A_00664 GOOGLE SCHOLAR lock_openOpen Access editor
Datenquelle: Scopus