弱监督数据去噪

在自然语言处理中，弱监督数据去噪（Weakly Supervised Data Denoising）是一种通过利用少量标注数据和大量未标注数据来识别和纠正训练数据中的噪声标签的技术。其主要目标是提高模型的鲁棒性和泛化能力，减少因数据噪声导致的性能下降。该方法在大规模数据集的预处理阶段具有重要应用价值，能够有效提升后续任务的准确性和可靠性。