本文综述多语种语音识别研究，涵盖代码切换、众包标注不一致性、分类器与人类评分比较、可解释性评估及公平性测试。提出音译与文本规范化方法，发布阿拉伯语/英语语料库；用CrowdTruth度量标注分歧；以调查等效性重估分类器准确度；发现心理物理学可评估可解释性；提出量化解释质量与信任度量；设计鲁棒评价指标；用语义相似性评估模型；提出等混乱公平测试与混淆平等误差，并开发KPI-Check自动识别金融同义词指标。

该文综述部分标签学习研究，利用众包标注、伪标签与对比学习、概率生成模型、自我训练、非对称损失等方法，解决标注不足与歧义问题，在文本分类、对象分类、医学图像分割和回归任务中提升准确率与消歧能力，并探讨零样本分类应用。

本文综述大语言模型对众包标注的影响：研究发现33-46%的众包工人使用LLMs，需确保数据来自人类；提出SuperLA标签聚合方法，性能与效率优于基准；评估LLMs作为标注者，虽部分任务出色但无法替代人工；另有基于提示的无监督注释、软标签聚合、在线工作者质量估计算法，以及LLM与人工结合的CoAnnotating等范式，强调逐任务验证。

该文综述噪声标签学习（LNL）研究，涵盖邻域集合估计以清除噪声标签并保留干净样本、新型噪声BadLabel及对抗鲁棒方法、联合建模标签与标注者质量以优化众包标注、带噪声源分布知识的学习（性能提升5-15%）、联合优化估计真实标签、整合逻辑规则的Logic-LNCL、元学习标签纠正EMLC及噪声容忍训练算法、半监督框架筛选高准确度数据，以及应对细粒度噪声标签的SNSCL。