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SLIM: 用最少人工标注减少伪影
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自引导的伪相关性缓解框架，通过构建细粒度训练标签来提高分类器对伪相关性的鲁棒性。实验证明，训练分类器以区分不同的预测行为可以减少其对伪相关性的依赖，并在五个真实世界的数据集上优于先前的方法。
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关键要点
- 提出了一种自引导的伪相关性缓解框架。
- 该框架无需标注伪相关性，自动构建细粒度训练标签。
- 旨在提高分类器对伪相关性的鲁棒性。
- 通过识别分类器的不同预测行为来构造训练标签。
- 结合自动检测的概念属性和新颖的伪相关度量。
- 训练分类器以区分不同的预测行为可以减少对伪相关性的依赖。
- 在五个真实世界的数据集上优于先前的方法。
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