本研究提出了一种自引导的伪相关性缓解框架，自动构建细粒度训练标签，以提高分类器对伪相关性的鲁棒性。通过识别不同的预测行为并结合新颖的伪相关度量，证明了无需事先知识即可减少伪相关性依赖，并在多个数据集上优于现有方法。
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