Consider an example scenario where

Consider an example scenario where several human experts are hired to label some data into
different categories. While we expect that they would agree in most (if not all) of the labels,
they might disagree is some of the instances’ labels (e.g. consider a complicated labeling such as labeling emotions from image/video). This might result in multiple class labels for some instances while only one of them is actually correct. This problem is similar to traditional multi-label problem because it also allows multiple labels for each instance, however, quite different because only one of those labels (for an instance) is correct while in case of multi-label, all the labels are correct [26].

Kết quả (Việt) 1:

Xem xét một kịch bản ví dụ mà một số các chuyên gia của con người được thuê để nhãn một số dữ liệu vào thể loại khác nhau. Trong khi chúng tôi hy vọng rằng họ sẽ đồng ý trong hầu hết (nếu không phải tất cả) của các nhãn, họ có thể không đồng ý một số các trường hợp nhãn (ví dụ như xem xét một ghi nhãn phức tạp như ghi nhãn cảm xúc từ hình ảnh/video). Điều này có thể dẫn đến nhiều lớp nhãn cho một số trường hợp trong khi duy nhất của họ là thực sự đúng. Vấn đề này là tương tự như truyền thống đa nhãn vấn đề bởi vì nó cũng cho phép nhiều nhãn cho mỗi trường hợp, Tuy nhiên, hơi khác nhau bởi vì chỉ là một trong những nhãn (cho một trường hợp) là chính xác trong khi trong trường hợp nhiều nhãn, tất cả các nhãn chính xác [26].

Kết quả (Việt) 2:

Hãy xem xét một kịch bản ví dụ, nơi một số chuyên gia của con người được thuê để gắn nhãn cho một số dữ liệu vào
danh mục khác nhau. Trong khi chúng tôi hy vọng rằng họ sẽ đồng ý ở hầu hết (nếu không phải tất cả) của các nhãn hiệu,
họ có thể không đồng ý là một số nhãn của trường hợp (ví dụ như xem xét một nhãn phức tạp như cảm xúc ghi nhãn từ hình ảnh / video). Điều này có thể dẫn đến nhiều nhãn lớp cho một số trường hợp trong khi chỉ có một trong số họ thực sự là chính xác. Vấn đề này cũng tương tự như vấn đề đa nhãn truyền thống vì nó cũng cho phép nhiều nhãn cho mỗi trường hợp, tuy nhiên, khá khác nhau, vì chỉ một trong những nhãn (cho một ví dụ) là đúng trong khi trong trường hợp đa nhãn, tất cả các nhãn là chính xác [26].