弱教師ありリカレントニューラルネットワーク

弱教師ありRNNは、専門家による高コストなアノテーションではなく、不完全なソース（ヒューリスティック規則、遠隔教師あり学習、クラウドソーシング、または生成的なラベルモデルなど）からのラベルを持つシーケンス上でリカレントニューラルネットワークを訓練する。これにより、研究者は、完全にアノテーションされたデータが入手困難または高価な場合に、テキスト分類、固有表現認識、または時系列予測などのシーケンスタスクのために大規模なラベルなしコーパスを活用できる。