本文提出了一种半监督的数据编程范式，使用规则 / 标注函数和半监督损失函数基于特征空间学习联合模型，此外，还研究了在联合半监督数据编程目标之上进行子集选择的模型，并在七个公开数据集上表现显著优于其他状态下的模型。

Aug, 2020

通过使用预训练语言模型，本研究介绍了 DataSculpt，一个利用 PLMs 自动生成 label functions 的交互式框架，并评估了其性能在 12 个现实世界的数据集上的表现。

Nov, 2023

本文提出一种超级标签模型，通过程序化弱监督方法中的标注函数抽象出来产生训练标签，可以在单个前向传递中推断出每个数据集的基本真实标签。使用了图神经网络，使模型预测对标签函数排列的顺序保持不变，从而在 14 个真实世界中的数据集上表现得比现有的最佳方法更具效率和精度。

Jul, 2022

本文研究如何通过基于影响函数的算法来为不同的未标记样本赋予不同的权重，提出一种快速有效的影响函数逼近技术，该技术在半监督图像和语言分类任务上表现优于最先进的方法。

Jul, 2020

为解决有限数据训练集的问题，本研究提出一种名为 Data Programming 的范式，通过弱监督策略和领域启发式标注函数生成训练集，以生成模型表示训练集的标注过程并降噪，探讨数据编程在监督学习中的应用及在 TAC-KBP 数据集上的检测等实验与研究。

May, 2016

本文重新审视了伪标记的概念，提出了一种基于半监督学习的方法，通过将伪标记应用于无标签集中的样本，并利用已训练好的模型标记这些样本，然后迭代重复此过程来训练模型。本文通过实验证明，伪标记方法可以取得与现有最先进方法相媲美甚至更好的结果，并且更能抵御未知分布样本。作者指出采用学习课程原理以及在每个自我训练周期前重启模型参数是实现这一点的两个关键因素。在 CIFAR-10 数据集上，本文仅使用了 4,000 个标记样本，达到了 94.91% 的准确率，在 Imagenet-ILSVRC 数据集上，本文仅使用了 10％的标记样本，达到了 68.87％的 top-1 的准确率。

Jan, 2020

基于卷积神经网络的监督学习算法已成为医学图像分割任务的基准，但其效果严重依赖于大量标记数据。受到半监督算法的启发，利用有标签和无标签的数据进行训练，我们提出了 PLGDF 框架，用于使用较少注释的医学图像进行分割。我们提出了一种新颖的伪标签利用方案，将有标签和无标签的数据有效地合并到数据集中。此外，我们在分割网络的解码器模块中强制保持不同尺度之间的一致性，并提出了适用于评估一致性的损失函数。此外，我们在预测结果上应用了锐化操作，进一步提高了分割的准确性。在三个公开数据集上进行了大量实验证明，PLGDF 框架能够通过融合无标签数据显著提高性能。与六种最先进的半监督学习方法相比，我们的框架具有优越的性能。本研究的代码可以在 https URL 获取。

Nov, 2023

本研究提出了基于生成模型的自动标注方法，通过弱监督学习去减轻手动标注的负担，取得了比现有方法更好的性能表现，提高了机器学习项目的生产效率。

Mar, 2023

该研究采用数据编程方法，使用基于邻域的弱模型来扩充文本数据集，并通过迭代的过程从大量未标记的数据中鉴别出稀疏分布的例子，并以人为中心确认这些标记数据的过程中，不断改进新的弱模型。研究结果表明，该方法可以显著提高文本分类任务的准确性。

Feb, 2020

本论文介绍了一种改进的算法，利用有标注数据和无标注数据的流形结构预测伪标签，在类之间平衡，并使用容量有限的分类器的损失值分布选择最干净的标签，以迭代方式改善伪标签的质量，从而在几个基准数据集上超越了现有技术结果，具有数据可用性与特征空间预处理的健壮性。

Dec, 2020