本文提出了一种新策略LIFT-SAP，旨在解决标签分布学习中标签特征有效性不足的问题。该策略通过引入结构锚点来捕捉聚类间的交互，实验结果表明其在多个真实数据集上优于现有算法，显示出处理标签歧义的潜力。

重新思考标签特定特征在标签分布学习中的应用
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