弱教師データのノイズ除去

自然言語処理において、弱教師ありデータのノイズ除去は、少量のラベル付きデータと大量の非ラベル付きデータを活用して、学習データ内のノイズラベルを特定し、修正する技術です。この手法の主な目的は、モデルの堅牢性と汎化能力を向上させ、データノイズによって引き起こされる性能低下を軽減することです。大規模データセットの前処理段階で重要な応用価値があり、後続のタスクの精度と信頼性を効果的に向上させます。