伪标记是训练模型时给未标记数据加入预测标签的操作，其解决了数据未被标记的问题，还可与标签数据一起训练半监督学习模型。
伪标记流程示意图如下：
首先，在标签数据上训练模型，后使用经过训练的模型预测无标签数据的标签，进而创建伪标签，之后，将标签数据和新生成的伪标签数据整合，并作为新的训练数据使用。
