Weak supervision and label noise handling for Natural language processing in low-resource scenarios

The lack of large amounts of labeled data is a significant factor blocking many low-resource languages and domains from catching up with recent advancements in natural language processing. To reduce this dependency on labeled instances, weak supervision (semi-)automatically annotates unlabeled data. These labels can be obtained more quickly and cheaply than manual, gold-standard annotations. They also, however, contain more errors. Handling these noisy labels is often required to leverage the weakly supervised data successfully. In this dissertation, we study the whole weak supervision pipeline with a focus on the task of named entity recognition. We develop a tool for automatic annotation, and we propose an approach to model label noise when a small amount of clean data is available. We study the factors that influence the noise model's quality from a theoretic perspective, and we validate this approach empirically on several different tasks and languages. An important aspect is the aim for a realistic evaluation. We perform our analysis, among others, on several African low-resource languages. We show the performance benefits that can be achieved using weak supervision and label noise modeling. But we also highlight open issues that the field still has to overcome. For the low-resource settings, we expand the analysis to few-shot learning. For classification errors, we present a novel approach to obtain interpretable insights of where classifiers fail.Der Mangel an annotierten Daten ist ein wesentlicher Faktor, der viele Sprachen und Domänen mit geringen Ressourcen daran hindert, mit den jüngsten Fortschritten in der digitalen Textverarbeitung Schritt zu halten. Um diese Abhängigkeit von gelabelten Trainingsdaten zu verringern, werden bei Weak Supervision nicht gelabelte Daten (halb-)automatisch annotiert. Diese Annotationen sind schneller und günstiger zu erhalten. Sie enthalten jedoch auch mehr Fehler. Oft ist eine besondere Behandlung dieser Noisy Labels notwendig, um die Daten erfolgreich nutzen zu können. In dieser Dissertation untersuchen wir die gesamte Weak Supervision Pipeline mit einem Schwerpunkt auf den Einsatz für die Erkennung von Entitäten. Wir entwickeln ein Tool zur automatischen Annotation und präsentieren einen neuen Ansatz zur Modellierung von Noisy Labels. Wir untersuchen die Faktoren, die die Qualität dieses Modells aus theoretischer Sicht beeinflussen, und wir validieren den Ansatz empirisch für verschiedene Aufgaben und Sprachen. Ein wichtiger Aspekt dieser Arbeit ist das Ziel einer realistischen Analyse. Die Untersuchung führen wir unter anderem an mehreren afrikanischen Sprachen durch und zeigen die Leistungsvorteile, die durch Weak Supervision und die Modellierung von Label Noise erreicht werden können. Auch erweitern wir die Analyse auf das Lernen mit wenigen Beispielen. In Bezug auf Klassifizierungsfehler, stellen wir zudem einen neuen Ansatz vor, um interpretierbare Erkenntnisse zu gewinnen