VALSE學習（六）：機器學習中的標記分佈與標記增強

VALSE2019 機器學習中的標記分佈與標記增強 許多機器學習任務都可以泛化爲對給定的示例預測不同標記的描述度（即標記描述示例的程度）， 而所有標記對一個示例的描述度構成該示例的標記分佈，在以標記分佈標註的數據集上學習的過程稱爲標記分 布學習。現實世界中存在不少本身就具有標記分佈信息的數據，而更多情況下，標記分佈信息不完整時，可通過 先驗知識或者機器學習方法生成完整的標記分佈，這一過程稱爲標記增

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