semi-supervised（半监督的）：指一种学习或训练方式，介于“监督学习”和“无监督学习”之间，同时利用少量带标签（labeled）的数据和大量无标签（unlabeled）的数据来训练模型。（常见于机器学习与自然语言处理等领域；也可泛指“部分受监督/部分指导”的方式。）
/ˌsɛmi səˈpɝːvaɪzd/
We used a semi-supervised method to improve accuracy with limited labels.
我们使用了半监督方法，在标签有限的情况下提升准确率。
Semi-supervised training can leverage millions of unlabeled samples while relying on a small, carefully annotated set to guide the model.
半监督训练可以利用数以百万计的无标签样本，同时依靠一小部分精心标注的数据来引导模型学习。
由前缀 semi-（“半、部分”）+ supervised（“受监督的、在指导下的”）构成。该组合在现代技术语境中常用于描述“部分有标签、部分无标签”的学习设置，因此形成“半监督”的专门含义。
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