半监督文本回归

半监督文本回归（Semi-Supervised Text Regression）是自然语言处理领域的一种技术，旨在利用少量标注数据和大量未标注数据进行文本数值预测。该方法通过结合有监督学习和无监督学习的优势，提高模型的泛化能力和预测精度，从而在情感分析、评分预测等应用场景中展现出更高的实用价值。