该研究提出了一种多标签学习方法，旨在提升自然语言处理任务的表现。通过处理噪声标签，提出了同时学习注释器模型和真实标签分布的策略。实验结果显示，该方法在图像分类和文本分类任务中表现优异，有效估计注释器技能并提升模型性能。
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