Apprentissage avec étiquettes bruitées

Dans le traitement du langage naturel, l'apprentissage avec des étiquettes bruitées fait référence à la tâche de former des modèles lorsque l'ensemble de données d'entraînement contient des étiquettes qui ont été intentionnellement altérées. Ces étiquettes bruitées s'écartent de la distribution originale propre, ajoutant ainsi de la complexité et des défis au processus d'apprentissage. L'objectif de cette tâche est de concevoir et développer des algorithmes capables d'identifier et de corriger efficacement les étiquettes bruitées, afin d'améliorer la robustesse et la capacité de généralisation des modèles. L'apprentissage avec des étiquettes bruitées a une valeur d'application significative, en particulier dans les scénarios impliquant des ensembles de données de grande échelle et l'apprentissage à partir de données positives et non étiquetées, où il peut considérablement améliorer les performances et la fiabilité des modèles.