LLM推定ラベルと弱教師あり学習による反復的アノテーション更新

能には依然として限界があるとの報告が多い。こう本研究では、大規模言語モデル（LLM）による初したLLM由来のアノテーション・ノイズを低減す期アノテーションと、弱教師あり学習の一種であるるため、複数エージェントの相互評価による進化的RobustUnlabeled-UnlabeledLearningを組み合わせたアプローチが提案されているが、ノイズを完全に排反復的な学習フレームワークを提案する。従来、専除することはなお困難とされている。門領域や大規模データセットにおけるテキスト分このようなノイズを含むアノテーションに対処類では、アノテーションコストとラベルノイズが精する方法として、近年では弱教師あり学習が注目さ度向上の大きな障壁となっていた。本手法ではまずれている。弱教師あり学習は、ラベル情報が完全でLLMを用いて未ラベルデータに対し擬似ラベルをはない場合や、一部のデータのみがラベル付きであ一括付与し、正例比率が相対的に高いコーパスと低るような不完全な状況でも、モデルを頑健に学習いコーパスを疑似正例・負例として構築する。次にさせるための枠組みである。弱教師あり学習の一RobustUULearningを適用することで、LLMが付与手法として提案されているのがUnlabeled-Unlabeledしたノイズを含むラベルにも頑健な分類器を学習(UU)Learning(1)である。UULearningでは、未ラベし、その分類器で再度データをラベリングする手順ルデータから2種類のコーパス、「疑似正例コーパを複数回繰り返す。これにより、初期アノテーショス(D)」と「疑似負例コーパス(D′)」を用意し、「Dンの誤りを段階的に削減し、高精度な分類器を獲得のほうがD′よりも真のポジティブサンプルの含有できることを実験的に確認した。また、本手法によ率が高い」という緩やかな前提が満たされれば、ラり、GPT-4oなどの言語モデルの性能を上回る成果ベルなしデータのみを用いても分類器の学習が可能を得られることも示した。となる。これにより、ラベルの完全性や正確性を厳密に担保できない現場においても、一定の精度を確