クラスプロトタイプを用いる以外にも、確率分布を定義する方法はいくつか存在します。一つの方法は、距離ベースのアプローチです。具体的には、教師なしデータの埋め込みを計算し、各埋め込みと既知のラベル付きデータの埋め込みとの距離を測定します。この距離に基づいて、最も近いラベル付きデータのクラスに対して確率を割り当てることができます。これにより、教師なしデータに対してもラベルを付与することが可能です。
また、ベイズ推定を用いる方法も考えられます。教師なしデータに対して、事前分布を設定し、観測データに基づいて事後分布を更新することで、確率的にラベルを生成することができます。このアプローチは、データの不確実性を考慮に入れることができるため、より柔軟なラベル付けが可能です。
さらに、アンサンブル学習を用いることで、複数のモデルからの予測を組み合わせ、より安定した確率分布を生成することも可能です。これにより、教師なしデータに対するラベルの信頼性を向上させることができます。