يعد Growdsourcing من غير الخبراء أحد أكثر الطرق شيوعا لجمع البيانات والشروح في NLP. على الرغم من أن هذه الأداة الأساسية في NLP، إلا أن استخدام الجماعة الجماعية يسترشد إلى حد كبير بالممارسات المشتركة والخبرة الشخصية للباحثين. يظل تطوير نظرية الاستخدام
الجماعي لمشاكل اللغة العملية تحديا مفتوحا. ومع ذلك، هناك العديد من المبادئ والممارسات التي أثبتت فعاليتها في توليد بيانات عالية الجودة ومتنوعة. يعرض هذا البرنامج التعليمي الباحثين NLP إلى هذه الأساليب والمبادئ الجماعية لجمع البيانات هذه من خلال مناقشة مفصلة لمجموعة متنوعة من دراسات الحالة. يركز اختيار دراسات الحالة على الإعدادات الصعبة حيث يطلب من الجمهور أن يكتب النص الأصلي أو أداء العمل غير المقيد نسبيا. من خلال دراسات الحالة هذه، نناقش في عمليات تفصيلية مصممة بعناية لتحقيق البيانات ذات الخصائص المحددة، على سبيل المثال تتطلب الاستدلال المنطقي أو التفكير الأساسي أو فهم المحادثة. تركز كل دراسة حالة على تفاصيل بروتوكول جمع البيانات التابعة للبيانات التي غالبا ما تتلقى اهتماما محدودا في العروض البحثية البحثية، على سبيل المثال في المؤتمرات، ولكنها حاسمة لنجاح البحث.
نقدم دراسة شاملة للسبوريا المتاحة للحوار متعدد الأحزاب.نقوم بإجراء أكثر من 300 منشور مرتبط بالحوار المتعدد الأحزاب والكتالوج كافة شركة متاحة في التصنيف الجديد.نقوم بتحليل أساليب جمع البيانات لشركة حوار متعددة الأحزاب والحساب وتحديد العديد من المضادات
في نهج جمع البيانات الحالية المستخدمة لجمع هذا الحوار.نقدم هذا الاستطلاع، والمسح الأول يركز حصريا على برج الحوار متعدد الأحزاب، لتحفيز البحث في هذا المجال.من خلال مناقشتنا بطرق جمع البيانات الحالية، نحدد Desiderata والمبادئ التوجيهية لمجموعة بيانات متعددة الأحزاب للمساهمة بزيادة تعزيز هذا المجال بحوث الحوار.
