[论文推荐]LLM驱动的数据标注新方法：CanDist框架解决标签不确定性
talkingdev • 2025-06-06
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针对基于大语言模型（LLM）的数据标注中存在的标签不确定性问题，最新研究提出了一种创新解决方案。该方法不仅能够捕获多个可能的标签，还引入名为CanDist的师生框架，将这些标签蒸馏为单一输出。这一技术突破通过双重机制提升标注质量：首先利用概率分布建模捕捉标注歧义性，再通过知识蒸馏将复杂多标签信息压缩为高置信度结果。研究团队在arXiv发布的论文显示，该框架在文本分类、实体识别等NLP任务中显著优于传统单标签标注方法，尤其擅长处理语义模糊的边界案例。该技术对提升AI训练数据质量、降低人工标注成本具有重要价值，预计将影响自动驾驶、医疗文本分析等依赖高质量标注数据的领域。