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noisy labeling
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用于生物医学远程监督关系抽取的句子包图形建模
我们介绍了一种新颖的基于图的框架，用于缓解远程监督关系抽取中的关键挑战，并展示了其在生物医学数据领域的效果。特别地，我们提出了一种针对实体对引用的句子包的图视图，它可以通过信息传递的方式聚合与实体对相关的句子包中的信息。所提出的框架缓解了远
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8 months ago
ACL
半监督文本分类的排名感知负训练
本文提出了一种 RNT 框架，采用未标注样本自动筛选和基于负样本训练的方法，解决了半监督文本分类中标注噪声和模型泛化问题。实验证明，该方法在多个数据集上具有显著的优势。
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a year ago
追求基础事实：在注释器噪声存在的情况下学习自信模型并估计不确定性
本文提出了一种与多个标注者的混淆有关的置信模型学习方法，通过对分类器网络添加熵或基于信息的正则化器来鲁棒地估计给定仅含有噪声标签的预测，并在 MNIST、CIFAR-10 和 FMNIST 等数据集上进行了实验，实验结果表明该方法在各项指标
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2 years ago
黑盒源模型的无监督领域自适应
本篇论文研究了源领域无标签数据的黑盒非监督域适应 (B$^2$UDA) 问题，在此基础上提出了一种名为 Iterative Learning with Noisy Labels (IterLNL) 的简单有效方法，通过黑盒模型作为噪声标签工
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3 years ago
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