Heuristic Labeling

释义 Definition

“启发式标注/启发式贴标签”：在没有人工逐条精确标注的情况下，使用经验规则、简单模型或弱监督信号（如关键词规则、模式匹配、领域词典、现成分类器输出等）为数据自动生成或辅助生成标签的方法。常用于机器学习数据准备与弱监督学习场景。（在不同语境下也可指“用启发式方法进行打标/标注”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/hjʊˈrɪs.tɪk ˈleɪ.bəl.ɪŋ/

例句 Examples

We used heuristic labeling to tag tweets as positive or negative.
我们使用启发式标注把推文标记为正面或负面。

Although heuristic labeling speeds up dataset creation, it can introduce systematic bias if the rules reflect only a narrow slice of real-world language.
尽管启发式标注能加快数据集构建，但如果规则只覆盖真实语言的一小部分，就可能引入系统性偏差。

词源 Etymology

heuristic 源自希腊语 heuriskein，意为“发现、找到”，引申为“用于帮助探索与发现的（经验性的）方法”；labeling 来自 label（标签、标记），表示“贴标签/标注”的过程。合在一起强调：不是严格逐条人工判定，而是用‘能帮助快速发现规律的规则’来生成标签。

相关词 Related Words

• Weak Supervision
• Distant Supervision
• Programmatic Labeling
• Rule-Based
• Annotation
• Pseudo-Labeling
• Noisy Labels
• Data Curation

文献与著作 Literary / Notable Works

• Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly（Ratner 等，2016）——提出用“可编程规则/标注函数”快速生成训练标签的思想，与启发式标注高度相关。
• Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision（Ratner 等，2017）——弱监督框架中大量使用启发式/规则式标注信号。
• Weak Supervision: The New Programming Paradigm for Machine Learning（综述与讲义类作品中常见主题）——讨论以启发式规则替代部分人工标注的范式。