成对偏好学习中的分歧意味着什么？语义可识别性边界研究

研究提出非参数潜在语义模型，将成对偏好数据中的分歧拆解为聚合方向偏好 μ_q、持续分歧 τ_q 和非二元响应质量 α_q 三个查询级量。在匿名二元反馈通道下，μ_q 可被点识别，而 (τ_q, α_q) 仅能在一个显式可行域内变动；同一标注者重复标注可通过协方差恒等式识别 τ_q，允许弃权的反馈可直接识别 α_q，两者结合可点识别完整语义三元组。