STENCIL方法通过选择一组弱标记的稀有类别实例并由注释者进行强标记来改善文本分类数据集的准确性和稀有类别的F-1分数。相对于常见的主动学习方法，STENCIL方法提高了整体准确性和稀有类别F-1分数。

基于子模块互信息的弱监督适用于冷启动主动学习
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