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摘 要：偏标记学习是一种重要的弱监督学习框架。在偏标记学习中，每个实例与一组候选标记相关联，它的真实标记隐藏在候选标记集合中，且在学习过程中不可获知。为了消除候选标记对学习过程的影响，提出了一种融合实例语义差别最大化和流型学习的偏标记学习方法（partial label learning by semantic difference and manifold learning，PL-SDML）。（剩余15550字）
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融合语义差别和流型学习的偏标记学习方法
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