نقترح نقدي علامتي التعلم النشط (CAL)، وهي خوارزمية للتعلم النشطة الجديدة (AL) التي تستغل سلوك النموذج على الحالات الفردية أثناء التدريب كوكيل للعثور على أكثر الحالات إعلامية لوضع العلامات.يستقبل Cal بواسطة خرائط البيانات، التي اقترحت مؤخرا أن تستمد الأفكار في جودة البيانات (Swayamdipta et al.، 2020).قارنا طريقنا على مهام تصنيف النص الشعبي لاستراتيجيات آل شائعة، والتي تعتمد بدلا من ذلك على سلوك ما بعد التدريب.نوضح أن CAL منافسة أساليب المنطقية المشتركة الأخرى، مما يدل على أن الديناميات التدريبية المستمدة من بيانات البذور الصغيرة يمكن استخدامها بنجاح في آل.نحن نقدم رؤى في طريقتنا الجديدة من خلال تحليل إحصاءات المستوى الدفاعية باستخدام خرائط البيانات.تبين نتائجنا كذلك أن Cal ينتج عنه استراتيجية تعليمية أكثر كفاءة في البيانات، وتحقيق نتائج قابلة للمقارنة أو أفضل مع بيانات تدريب أقل بكثير.