半教師付きテキスト回帰

半教師付きテキスト回帰は、自然言語処理の分野における技術の一つで、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使用してテキストの数値予測を行うことを目指しています。この手法は、教師あり学習と教師なし学習の利点を組み合わせることで、モデルの汎化能力と予測精度を向上させ、感情分析や評価予測などのアプリケーションにおいてより実用的な価値を示します。