预算化多源反事实标注用于离策略评估
原文标题：Budgeted Multi-Source Counterfactual Annotation for Off-Policy Evaluation
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论文研究上下文赌博机离策略评估中反事实标注的预算化获取，给定各来源成本与误差画像，将问题建模为上下文-动作对与标注来源的整数分配问题以最小化估计器方差。提出基于主化-最小化的算法与动态规划子程序，在合成临床与 LLM 标注教育赌博机实验中，相比无标注分别降低 20.58% 和 10.77% 的 MSE。
- 问题
- 上下文赌博机离策略评估中，反事实标注预算有限且来源成本、误差各异。
- 方法
- 把标注获取建模为上下文-动作对与来源的整数分配问题，用主化-最小化加动态规划求解。
- 结果
- 合成临床与 LLM 标注教育赌博机上 MSE 分别降低 20.58% 和 10.77%。
- 影响
- 为需要人工或 LLM 标注的评估场景提供可量化的预算分配策略，降低评估方差。
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