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基于主动学习和半监督机制的偏标记问题研究
【摘 要】
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偏标记学习属于弱监督学习框架的一种。与通常监督学习不同之处在于每个训练样本的标记是不明确的,而是表示为一个候选标记集,每个训练样本的唯一真实标记包含于该样本的候选标记集之中。大部分相关研究均假设事先已有大量带有偏标记的训练样本,即候选标记集是容易获得的。然而在许多现实场景中只存在少量的偏标记样本,大量的样本是无标记的,获取它们的候选标记所需要的人工耗费仍然很大。而且这些大量无标记数据隐含了数据的分
【出 处】
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河北大学
【发表日期】
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2021年01期
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