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Agamdeep Singh

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TOOL · CL_174235 · Jul 31 · 04:00

软标签训练通过使用完整的标注分布来提高分类器准确性

研究人员提出了一种名为软标签训练的新型监督分类器训练方法，该方法利用标注者标签的完整分布，而不是单一的多数投票。这种方法对于具有内在歧义的任务特别有益，例如自然语言推理或礼貌检测。跨三个数据集的实验表明，软标签训练的准确性可与硬标签相媲美或超越硬标签，显著减少与标注者分布的偏差，并产生反映人类分歧的不确定性模型。