Lernen mit verrauschten Labels

Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung bezieht sich das Lernen mit verrauschten Labels auf die Aufgabe, Modelle zu trainieren, wenn der Trainingsdatensatz Labels enthält, die absichtlich manipuliert wurden. Diese verrauschten Labels weichen von der ursprünglichen, sauberen Verteilung ab und verkomplizieren den Lernprozess erheblich. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, Algorithmen zu entwickeln und zu implementieren, die effektiv verrauschte Labels identifizieren und korrigieren können, um die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit der Modelle zu verbessern. Das Lernen mit verrauschten Labels hat einen bedeutenden Anwendungswert, insbesondere in Szenarien mit großen Datensätzen und dem Lernen aus positiven und ungelabelten Daten, wo es die Modellleistung und -zuverlässigkeit erheblich steigern kann.