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神经符号弱监督：理论与语义
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了弱监督学习在多实例部分标签学习中的可解释性和可靠性问题。通过引入归纳逻辑编程，提出了一种神经符号框架，增强了模型的结构性和学习指导，提高了模型的稳健性和透明度，确保神经网络的预测符合领域知识，适用于高风险应用。
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关键要点
- 本文探讨弱监督学习在多实例部分标签学习中的可解释性和可靠性问题。
- 引入归纳逻辑编程（ILP），提出神经符号框架的语义。
- 增强模型的结构性和学习指导。
- 提高模型在弱监督设置下的稳健性、透明度和责任感。
- 确保神经网络的预测符合领域知识，适用于高风险应用。
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