本研究提出了一种将信息检索 (IR) 扩展为正无标记 (positive-unlabeled, PU) 学习的方法，即从正样本数据 (即查询文档) 和非标记数据 (IR 引擎返回的结果) 中学习二元分类器，然后应用于文本分类问题中，该方法在 PubMed 文摘的细粒度主题提取中表现有效。

Oct, 2019

本研究提出了一种名为 Dens-PU 的方法，依靠对正类数据的密度进行异常检测，提高正类数据的密度，从而将 PU 学习问题简化为二分类问题，并在基准图像数据集上取得了最先进的结果。

Mar, 2023

我们提出了一种元学习方法，用于正负样本未标记分类，从而提高仅使用 PU 数据获得的二元分类器在未知目标任务中的性能。该方法使用包含正向、负向和未标记数据的相关任务，在使用 PU 数据调整模型之后，最小化了测试分类风险。通过使用神经网络将每个实例嵌入到任务特定空间中，我们以密度比率估计 PU 密度的形式估计了贝叶斯最优分类器，其解可作为闭式解求得。经验证明，该方法在一个合成数据集和三个真实数据集上表现优于现有方法。

Jun, 2024

本文介绍了一种解决正样本与未标记数据（常称为 PU 学习）的二元（正负）分类器学习问题的方法，通过学习基于神经网络的数据表示来实现未标记数据的投影，形成可以使用简单的聚类技术轻松识别的两个（正和负）簇，加强了学习的未标记数据簇之间的分离，实现了对模拟 PU 数据的改进性能的实验证明。

Oct, 2023

我们提出了一种新的正未标化学习框架，通过预定义无关的表示学习来学习特征空间，然后采用伪标记技术将未标注样本进行分类，利用嵌入的集中性质。该方法在多个标准正未标化基准数据集上明显优于现有的方法，并且不需要先验知识或类先验的估计。值得注意的是，即使标注数据稀缺，我们的方法仍然有效，而大多数正未标化学习算法则表现不佳。我们还提供了简单的理论分析，解释了我们所提出算法的动机，并为我们的方法建立了泛化保证。

Feb, 2024

本文提出了一种用于 Positive-Unlabeled 学习的标签分布一致性方法，通过对齐无标签数据和基础事实标签分布的期望值，实现了一定程度的学习监督，并进一步采用信息熵最小化和 Mixup 正则化来避免无标签数据上标签分布相同的平凡解法和缓解经验确认偏差。

Dec, 2022

该论文综述了 “PU learning”（从正面和未标记数据中学习）的现状，并提出了七个关键的研究问题，旨在探讨如何应对医学诊断和知识库完成等应用中自然产生的这种数据类型。

Nov, 2018

这篇论文研究并扩展了自监督预训练在受限标注数据上的应用，提出了一种新颖的 PU 学习目标正无标噪声对比估计（puNCE）以通过有限监督获得表示，实验证明 puNCE 在受限监督下持续优于现有无监督和监督对比基线。

Jun, 2022

本文介绍了使用正样本和未标注样本进行 PU 学习的方法，即使正样本在数据分布中不具有代表性，也可以通过只固定负类分布来解决正偏差问题。通过将负 - 未标注学习与未标注 - 未标注学习相结合或利用递归风险估计方法，可以解决正偏差问题。然后，作者提出一种通用的方法来解决 PU 风险评估的过度配合问题。实验结果表明，无论数据集如何，这两种方法都是有效的。

Feb, 2020

本文首次使用正样本 - 未标记（PU）学习在文档级别关系抽取任务上，并提出了一种统一的 PU 框架 - Shift and Squared Ranking Loss Positive-Unlabeled（SSR-PU）学习。本方法考虑了数据集标记数据可能导致未标记数据的先验偏移问题，并使用了自适应阈值和平方排名损失，实验表明我们的方法相对于之前的基线在不完全标记的情况下提高了约 14 个 F1 分数，并且在完全监督和极端未标记设置下性能优于现有的方法。

Oct, 2022