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Reducing Labeling Costs in Sentiment Analysis through Semi-Supervised Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过流形假设的标签传播方法，解决了机器学习中标记数据集的高成本问题。结果显示，该方法在情感分析中能显著减少所需标签数量，利用图形方法生成伪标签，有效整合未标记数据，降低成本。
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关键要点
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本研究解决了机器学习中标记数据集的高成本和时间问题。
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采用基于流形假设的传导标签传播方法。
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在情感分析中显著减少所需标签数量。
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利用图形方法生成伪标签，有效整合未标记数据。
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降低标记成本。
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