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多年来，基于监督学习的许多活动识别系统。有监督学习的一个问题是，它需要足够数量的标记数据进行培训。大多数标签任务都是用户本身完成的。这个过程相当耗时且乏味。尽管有一些研究试图使用基于积极的学习方法来协助注释过程，但这些方法仍然需要用户的努力，并且是不切实际的，尤其是在为老年人实施房屋时。在本文中，我们使用基于变压器的深度学习模型提出了一种自动标签方法，以标记日常活动。我们的方法利用了时空信息进行类注释。我们在公开可用的数据集上评估了我们的方法。
使用基于变压器的深度学习模型注释活动数据
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