يقلل اعتراف الكيان المسمى بشكل مسمى (DS-NER) بكفاءة تكاليف العمالة بل في الوقت نفسه يعاني من ضوضاء الملصقات بسبب الافتراض القوي للإشراف البعيد.عادة ما تشتمل الحالات المسماة بشكل خاطئ على أرقام التعليقات التوضيحية غير المكتملة وغير الدقيقة، في حين أن
معظم أعمال Denoising السابقة تشعر بالقلق فقط بنوع من الضوضاء وتفشل في استكشاف معلومات مفيدة بالكامل في مجموعة التدريب.لمعالجة هذه المشكلة، نقترح نماذج تعليمية قوية تسمى التعلم التعاوني الذاتي التعاونية (SCDL)، والتي تدرب بشاشات اثنين من شبكات الطلاب المعلمين بطريقة منفعة متبادلة لتنفيذ مصفاة التسمية الصاخبة بشكل متكرر.تم تصميم كل شبكة لاستغلال ملصقات موثوقة عبر Denoising الذاتي، ويتواصل شبكتان مع بعضهما البعض لاستكشاف التعليقات التوضيحية غير الموثوق بها من خلال تنظيم تعاوني.نتائج تجريبية واسعة النطاق على خمسة مجموعات بيانات حقيقية عالمية توضح أن SCDL متفوقة على طرق DS-NER DENOSION حول DS-NER.
