Слабо контролиран LSTM

Слабо контролираният LSTM обучава мрежа с дългосрочна краткосрочна памет (LSTM) върху последователни данни, където чистите, ръчно анотирани етикети са оскъдни или липсват. Вместо това, множество несъвършени източници на етикети — евристични правила, отдалечена суперизация, краудсорсинг или програмни функции за етикетиране — се комбинират, за да произведат вероятностни тренировъчни етикети, които след това се използват за контролиране на LSTM. Това позволява мащабируемо обучение върху големи неанотирани корпуси без изчерпателна човешка анотация.