人机交互学习中的主动特征化的制作方法

技术特征：
1.一种用于机器学习的交互式特征选择的计算机实现的方法，包括：提供数据条目的第一集合，其中所述数据条目中的一个或多个数据条目先前已经被标记为特定类别的数据条目的示例；提供将要被训练的分类器；使用所述分类器来确定所述数据条目中的一个或多个数据条目的预测的标记；识别在先前标记与预测的标记之间具有差异的一个或多个数据条目；经由用户接口来呈现在所述先前标记与所述预测的标记之间具有所述差异的所述一个或多个数据条目的指示，其中所述用户接口包括特征选择接口，所述特征选择接口被配置为接收对一个或多个特征的用户选择，所述一个或多个特征能够用作输入特征来训练所述分类器；经由所述用户接口来接收对一个或多个特征的所述用户选择；以及利用一个或多个用户选定的特征作为输入特征来训练所述分类器。2.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：存储用户能够选择的特征；以及将选择所述用户能够选择的特征中的一个或多个特征的选项呈现给所述用户；其中所述一个或多个用户选定的特征包括从所述用户能够选择的特征中选出的一个或多个特征。3.如权利要求2所述的方法，其中所述用户能够选择的特征包括内置特征、用户生成的特征、训练过的分类器、训练过的区段提取器、或字典中的一个或多个。4.如权利要求2所述的方法，其中所述用户能够选择的特征包括由多个用户生成的特征。5.如权利要求4所述的方法，其中所述用户能够选择的特征被存储在由多个用户共享的能够共同访问的系统上。6.如权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：重复记分、识别、呈现、接收、以及训练，直到接收到指示特征选择完成的用户输入；在接收到指示所述特征选择完成的所述用户输入时，将所述分类器指定为能够用作输入特征来训练分类器或概要器的特征，其中所述分类器被冻结而使得所述分类器不被允许进行重新训练。7.具有体现在其上的计算机可用指令的一个或多个计算机存储介质，当被执行时，所述计算机可用指令实现用于机器学习的交互式特征选择的方法，所述方法包括：提供数据条目的第一集合，其中所述数据条目中的一个或多个数据条目包括先前已经被标记为特定概要的部分的记号；提供将要被训练的概要器；对于所述一个或多个数据条目，使用所述概要器来确定先前已经被标记的所述记号中的一个或多个记号的预测的标记；识别在先前标记与预测的标记之间具有差异的一个或多个记号；经由用户接口来呈现在所述先前标记与所述预测的标记之间具有所述差异的所述一个或多个记号的指示，其中所述用户接口包括特征选择接口，所述特征选择接口被配置为接收对一个或多个特征的用户选择，所述一个或多个特征能够用作输入特征来训练所述概要器；经由所述用户接口来接收一个或多个特征的所述用户选择；以及利用一个或多个用户选定的特征作为输入特征来训练所述概要器。8.如权利要求7所述的介质，所述方法进一步包括：存储用户能够选择的特征；以及将选择所述用户能够选择的特征中的一个或多个特征的选项呈现给所述用户；其中所述一个或多个用户选定的特征包括从所述用户能够选择的特征中选出的一个或多个特征。9.如权利要求8所述的介质，其中所述用户能够选择的特征包括内置特征、用户生成的特征、训练过的概要器、训练过的区段提取器、或字典中的一个或多个。10.如权利要求8所述的介质，其中所述用户能够选择的特征包括由多个用户生成的特征。