Données faiblement supervisées de débruitage

Dans le traitement du langage naturel, la dénoising de données faiblement supervisée est une technique qui utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour identifier et corriger les étiquettes bruyantes dans les données d'entraînement. Son objectif principal est d'améliorer la robustesse et la capacité de généralisation des modèles, en réduisant la dégradation des performances due au bruit des données. Cette méthode présente une valeur d'application importante lors de l'étape de prétraitement des grands ensembles de données, améliorant efficacement la précision et la fiabilité des tâches ultérieures.