摘要：现实世界的许多问题中通常存在大量的未标注样例，但有标注样例则比较少，因为给样例加标注需要耗费专业人员大量的时间和精力。主动学习通过选取那些最具代表性的无标注数据让专家去标注，从而使专家的标注任务量最小化。传统的主动学习只能进行具体的查询，效率较低。为提高效率，文章提出了一种新的基于泛化查询的主动学习算法，在4个ucI数据集上的实验验证了该方法的有效性。

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