《Labeled Data Generation with Inexact Supervision》 KDD-2021 论文阅读
摘要
互联网上有很多有网民自己填的target-label，也许是不完全对的 近似target-label，
使用这些有这种 近似target-label 的数据（即inexact supervision）来生成 更近似target-label 的数据，
本身是一个新颖的问题，
引言
如图所示，tags不是target-label，但tags可以用来生成target-label，
所以问题就变成了：
在有target-label的数据上训练，
训练时，输入tags和要分类的句子，生成target-label，
然后泛化到没有target-label的数据上
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