我们能够通过我们的人群工人快速通过不同的迭代诠释，并了解工作以及没有的内容。质量控制功能已经内置于AppEn平台中的事实使得任务设置更轻松。
- 艾伦研究所数据科学分析师Madeleine Van Zuylen
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Alen Ai（AI2）的Allen Institute是一家非营利组织研究院，由已故的Paul Allen成立于2014年。AI2的研究人员和工程师团队追求高影响AI项目，以实现共同的好处。语义学者首次使命是通过使用AI帮助学者找到并理解正确的研究，制定重要的联系，克服信息过载..的使命是加速科学突破。
挑战
语义学者推出了一个引用意图功能，使研究人员能够使用被引用的工作分类来发现相关的学术论文。此功能显示每个后续文章的源纸页面上的背景信息，方法和结果的分类，引用此源文件纸张的工作。这些分类为用户提供了理解为什么一个研究纸张引用另一个研究纸张，并允许他们快速辨别，如果引用的论文与他们的兴趣相关。
为了实现启动该特性所需的准确标记，AI2需要大规模地访问注释器。
解决方案
最初，这是语义学者团队在AI2致力于我们将内容添加到语义学者语料库之前，然后进入数据提取。两种用例是引用意图标签和抽象标签，两个关键功能，使语义学者成为发现学术研究的领先AI动力平台。
Appen平台用于构建从研究论文的标记句子的数据集，然后将其送入机器学习模型并准确地培训以标记句子。通过我们的帮助，AI2能够快速为注释器进行一项任务，启动它，并有效地了解Annotator如何在任务中执行何种操作 - 允许根据需要进行快速调整。我们还可以根据语言或其他所需因素轻松选择不同类型的人群，以增加自定义。引文意图现在涵盖了超过1000万篇论文并分类了超过1亿的引用。
结果
在Appen平台上训练我们新的引文意图分类模型所需的规模上，我们非常高兴地实现了我们所期望的质量水平。
- Sebastian Kohlmeier，Sr.Manager - AI艾伦研究所业务运营
随着我们平台的易用性，AI2现在可以通过Jobs，通过聚合报告，一个重要的时间 - 保护程序来运行工作并获得实时反馈。我们的平台还提供了极好的准确性 - 引用意图任务超过80％，并在几个任务迭代中增加。
最终，这些努力通过为高质量的学术研究提供更大的可访问性，对语义学者的用户体验产生了积极的影响。如今，全球每月有800万学者使用该网站，与引文意图和其他人工智能功能进行互动。
语义学者团队现在正在与我们合作扩展到未来的用例。我们也很自豪能够与AI2的合作伙伴支持公平支付，并在全球范围内与人群工人支付透明度。
