SLOTS是一个用于时间分类的半监督学习模型，利用无标签样本和少量有标签样本进行训练，通过无监督对比损失、有监督对比损失和分类损失来优化模型。实验结果表明，SLOTS是一个简单而有效的框架，能够以显著提升的性能使用相同的输入数据。