我知道你已经用上了最先进的深度学习模型，不过，还在人工标注数据吗？这有点过时了！快来了解下Snorkel —— 最新的基于弱监督学习的大规模训练数据标注神器!
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现在的机器学习尤其是深度学习模型很强大，但是训练这些模型需要大量的标注数据集！传统的人工标注方式成本非常高，而且很耗时间，在有些情况下根本就是不现实的，例如可能涉及到隐私的问题。当需要领域专家才能够进行数据的标注时，这一问题变得更加糟糕 。而且，随着时间的推移，标注任务有可能也会变化，而这些手工标注的训练数据都是静态的，可能无法应用于变化的任务，造成既往投入的浪费。
斯坦福大学的snorkel系统，就是为了解决数据标注这一机器学习的瓶颈问题而开发的解决方案，它的基本思想就是通过编程来标注海量的数据点。
我们可以使用多种方法来编写标注数据的程序，例如使用假设、类比、规则、知识库等等。这样得到的训练数据集被称为弱监督（Weak Supervision）：标注并不精确，并且可能存在多个彼此冲突或重叠的标注信号。
可以视为弱监督源的示例包括：
- 领域启发式搜索，例如：常见模式、经验法则等
- 已有的正确标注的数据，虽然不完全适用于当前的任务，但有一定的作用。这在
传统上被称为远程监督。 - 不可靠的非专家标注人，例如：众包标注
Snorkel是一个围绕数据编程范式（Data Programming paradigm）而构建的系统，用于快速创建、建模并管理用于机器学习的训练数据集。
数据编程范式是一个简单但强大的方法，我们请领域专家给出各种各样的监督信号作为标注函数，可以使用标准的像Python这样的脚本函数来编写这些标注函数。标准函数中编码了领域相关的推理规则，可以使用入正则表达式、经验规则等常见的模式进行标注。这样生成的标注是包含噪声的，并且可能彼此冲突。
在Snorkel中，这些标注推断被成为标注函数（Labeling Function），下面是一些常见类型的标注函数：
- 硬编码的推导：通常使用正则表达式
- 语义结构：例如，使用spacy得到的依存关系结构
- 远程监督：例如使用外部的知识库
- 有噪声人工标注：例如众包标注
- 外部模型：其他可以给出有用标注信号的模型
当编写好标注函数后，Snorkel将利用这些不同的标注函数之间的冲突训练一个标注模型（Label Model）来估算不同标注函数的标注准确度。通过观察标注函数之间的彼此一致性，标注模型能够学习到每个监督源的准确度。
例如，如果一个标注函数的标注结果总是得到其他标注函数的认可，那么这个标注函数将有一个高准确率，而如果一个标注函数总是与其他标注函数的结果不一致，那么这个标注函数将得到一个较低的准确率。通过整合所有的标注函数的投票结果（以其估算准确度作为权重），我们就可以为每个数据样本分配一个包含噪声的标注（0~1之间），而不是一个硬标注（要么0，要么1）。
接下来，当标注一个新的数据点时，每一个标注函数都会对分类进行投票：正、负或弃权。基于这些投票以及标注函数的估算精度，标注模型能够程序化到为上百万的数据点给出概率性标注。最终的目标是训练出一个可以超越标注函数的泛化能力的分类器。
这一方法的三大优点是：
- 可以大规模标注，每个标注函数都可以用于成百上千个数据样本的标注。
- 可以利用海量的未标注数据，来构建大量虽然不完美但是足够好的大型训练数据集
- 这些标注可以用于训练一个具有大特征集的强大的判别分类器。即使我们只使用
100个标注函数，每个数据样本依然可以有上千个特征。
因此，通过这种方法得到海量的低质量监督，然后使用统计技术处理有噪标注，我们可以训练出高质量的模型。
