Labeling Function

释义 Definition

标注函数：在机器学习（尤其是“弱监督/程序化标注”）中，用一条规则、启发式方法或小程序，把数据样本映射为某个标签（或输出“弃权/未知”）的函数，用于自动生成训练标签、减少人工标注成本。（也常简称 LF。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈleɪbəlɪŋ ˈfʌŋkʃən/

例句 Examples

A labeling function marks emails with “spam” when they contain certain keywords.
当邮件包含某些关键词时，一个标注函数会把它标为“垃圾邮件”。

In weak supervision, multiple labeling functions can vote on a label, and a model learns from their noisy outputs.
在弱监督中，多个标注函数可以对标签“投票”，模型再从这些带噪声的输出中学习。

词源 Etymology

labeling 来自 label（“标签”），词源可追溯到中古法语 label/lambel，本义与“挂在物品上的标记”相关；function 来自拉丁语 functio（“执行、作用”）。合起来表示“用来给数据贴标签的作用/规则（函数）”。

相关词 Related Words

• Annotation
• Classifier
• Heuristic
• Weak Supervision
• Programmatic Labeling
• Rule-based
• Training Data
• Ground Truth
• Snorkel
• Distant Supervision

文学与著作 Literary Works

• Ratner et al., “Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision”（论文，提出用 labeling functions 进行程序化标注的代表性工作）
• Ratner et al., “Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly”（论文，系统阐述用标注函数生成训练数据的思想）
• Snorkel 项目与相关文档/教程（在弱监督语境中高频使用 labeling function 一词）