#弱监督

共 6 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。

★ 3

软本体先验缓解弱监督神经符号学习推理捷径

论文针对弱监督神经符号预测器的推理捷径问题，在训练目标中注入潜在概念的软本体先验，并与任务约束一起编译为平滑可分解的概率电路。软编译把专家公理放入电路权重而非支撑集，使有噪公理只重分配先验质量而不会清空支撑集。作者证明硬支撑版本可被单条损坏公理退化，并在 BDD-OIA 驾驶基准上验证。

arXiv cs.AI10 天前

★ 3

EmoStance：通过表情符号弱监督控制共情回应情感取向

论文提出EmoStance框架，利用多标注者表情符号分布作为弱监督信号，控制共情回应中的反应侧情感取向。在盲评中，EmoStance以62.2%的胜率显著优于基线，尤其在上下文特异性和感知响应性方面表现突出。该方法与外部知识方法互补，代码已开源。

arXiv cs.AI60 天前

★ 2

LLM 弱标注框架用于网络安全推文分类

论文提出教师-学生弱监督框架，用 LLM 为无标注网络安全推文生成弱标签，训练领域专用预训练语言模型。结果显示仅用 LLM 标签训练的模型 F1 均超 0.92，与全人工监督模型差距在 3 个百分点内。

arXiv NLP17 天前

★ 2

神经符号 NLI：用句级监督学习命题级链接

研究提出可训练的原子链接器，在无原子对标注的情况下，利用句级 NLI 标签联合预测链接存在性、来源选择与关系类型，用于 AMR 到 SAT 的神经符号推理。在 SNLI、SICK、MNLI 上较固定链接器基线提升 8.14-27.09 个百分点。

arXiv NLP19 天前

★ 2

原型概念的软符号接地

神经符号模型常仅以最终标签监督，导致中间概念未被观测，出现“推理捷径”。研究提出Soft-PNet，将概念接地重构为在预计算可行符号解缓存上的Metropolis游走，由每个概念单个标注锚点构建的原型分布引导，并以统一的KL目标训练。在MNIST-EvenOdd、Visual Sudoku和Kan…

arXiv cs.AI49 天前

★ 1

arXiv 论文：巴西葡语金融新闻分类数据集

论文发布约 16 万篇巴西葡萄牙语金融新闻的大规模语料，并基于语义相似度建立弱监督多分类基准。实验显示任务对标签质量与类别分布高度敏感：人工标注子集上 KNN 最佳（准确率 47.3%），而 LLM 标注子集 F1 降至约 20%，凸显高质量人工标注的必要性。