论文标题：

期刊：

作者：Lijuan REN, Liangxiao JIANG, Wenjun ZHANG, Chaoqun LI

发表时间：15 Oct 2024

DOI：

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针对现有的噪声纠正方法很少同时考虑实例的特征信息和多个噪声标记的信息。明升中国地质大学（武汉）蒋良孝教授团队撰写了研究论文：基于标记分布相似度的众包噪声纠正。

文章信息

标 题：

Label distribution similarity-based noise correction for crowdsourcing

引用格式：

Lijuan REN, Liangxiao JIANG, Wenjun ZHANG, Chaoqun LI. Label distribution similarity-based noise correction for crowdsourcing. Front. Comput. Sci., 2024, 18(5): 185323

阅读原文：

文章概述

文章旨在同时利用实例的特征信息和多个噪声标记的信息，有效降低集成标记中的噪声的影响。

技术步骤

利用相似度度量方法计算实例的预测标记分布和多噪声标记分布之间的相似度，从而有效识别出噪声实例，并通过一致性投票策略纠正噪声实例。

实验结果

大量实验结果表明，基于本文提出的基于标记分布相似度的众包噪声纠正方法，可以有效降低集成标记中的噪声的影响。

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