弱监督学习的约束标注
提出了 AutoWS 框架用于增加弱监督过程的效率，减少对领域专家的依赖性，使用少量标记的实例和自动创建标注函数的方法来指定嘈杂标签，然后通过一个下游歧别分类器将其聚合成概率标签。
Feb, 2023
文章提出了一种基于多任务弱监督的矩阵补全方法，通过建立弱监督任务之间的相关性解决弱监督准确性低的问题，从而提高模型训练的效果。实验结果表明，与传统的有监督方法相比，该方法能平均提高 20.2% 的准确率。
Oct, 2018
该研究论文展开了交互式弱监督学习框架的研究，该框架中，方法提议启发式方法并从用户每个被提议的启发式反馈中学习，其实验表明只需要少量的反馈迭代就可以训练模型达到高竞争的测试集性能，而不需要访问本文中使用的标签数据。
Dec, 2020
本文研究弱监督学习中复杂的训练方法，发现成功的关键在于干净的验证数据，即使只用五个样本的干净数据，已有方法的优势也会被削弱，因此提出了进一步研究方向建议。
May, 2023
该研究提出了一种半监督学习方法，利用一个 “目标网络” 和一个 “置信网络” 进行多任务训练，在大量弱注释未标注数据上优化目标网络，同时用置信网络的分数来加权目标网络的梯度更新，以避免噪声标签对目标网络模型的质量造成损害，并在评估中证明其相对基线的性能得到提高，同时从弱标签中提高了学习速度。
Nov, 2017
该研究论文提出了 Weak Indirect Supervision (WIS) 这一问题，还设计了一种基于概率建模的 PLRM 方法来解决监督数据输出空间不匹配的问题。PLRM 方法在图像分类、文本分类和工业广告应用中均表现出超过基线模型 2% ~ 9% 的优势。
Oct, 2021
该研究提出了一种通用的技术，以实现对任何标签类型的弱监督，同时仍提供实用灵活性、计算效率和理论保证，并应用于以往没有使用弱监督框架解决的重要问题，包括排序学习、回归和超似曲空间中的学习。
Dec, 2021
本文探讨如何利用社交媒体生成弱社交监督来缓解标签数据的匮乏问题，并以社交媒体上的假新闻检测为例，展示了弱社交监督在面对标记数据问题时的有效性，为其他新兴任务学习提供了新思路。
Oct, 2019