本文提出了一种自训练框架，通过伪标签评分器过滤不匹配的部分，增强自训练的效果，解决了Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP)在方面情感分析中的挑战。同时，还探讨和展示了在比较数据集中使用大型语言模型替代人工注释的可行性。

夜间自动驾驶感知系统在光照不足和注释困难下面临挑战。提出双教师双向自训练框架，减缓域间差距，提高语义分割性能。