噪声标签学习

在自然语言处理中，学习带噪声标签的任务是指在训练数据集中存在故意被篡改的标签时进行模型训练。这些噪声标签偏离了原本的干净分布，增加了学习的复杂性和挑战性。该任务的目标是设计和开发能够有效识别并纠正噪声标签的算法，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。学习带噪声标签具有重要的应用价值，特别是在处理大规模数据集和仅有正例及未标注数据的学习场景中，能够显著提升模型性能和可靠性。