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文档摘要

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弱标签学习方法：原理、实践与挑战剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，机器学习技术已成为推动众多领域发展的核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等诸多领域取得了显著成果。然而，传统的监督学习方法高度依赖大量精确标注的数据进行模型训练，这在实际应用中面临着严峻挑战。获取高质量的标注数据往往需要耗费巨大的人力、物力和时间成本，例如在图像识别任务中，对海量图像进行细致分类标注，需专业人员投入大量精力，且易出现标注不一致或错误的情况；在自然语言处理领域，对文本进行情感分析、命名实体识别等标注同样繁琐。

与此同时，现实世界中存在着海量的无标签数据，这些数据蕴含着丰富的信息，但