ノイズ付きラベル学習

自然言語処理におけるノイズ付きラベルの学習とは、トレーニングデータセットに意図的に改ざんされたラベルが含まれている状況でのモデルの訓練を指します。これらのノイズ付きラベルは元のクリーンな分布から逸脱しており、学習プロセスに複雑さと課題をもたらします。このタスクの目的は、ノイズ付きラベルを効果的に識別し、訂正するアルゴリズムを設計・開発することです。これにより、モデルの堅牢性と汎化能力が向上します。ノイズ付きラベルの学習は、特に大規模データセットや正例と未ラベルデータからの学習などのシナリオにおいて、モデルの性能と信頼性を大幅に向上させる重要な応用価値を持っています。