Domain-Adaptive Sentence Embeddings (Domain-Adapted Sentence Transformers)
إن مُشفِّر الجمل العام المُدرَّب على ويكيبيديا والكتب يعرف أنماط اللغة الواسعة ولكنه غالبًا ما يكون غير مألوف مع المصطلحات والاختصارات وأسلوب الخطاب في المجالات المتخصصة مثل الأدبيات الطبية الحيوية أو الوثائق القانونية أو التقارير المالية. التكييف مع المجال يسد هذه الفجوة: يرى النموذج أولاً حجمًا كبيرًا من النصوص داخل المجال (لاستيعاب مفردات المجال) ثم، اختياريًا، يتم ضبطه بدقة على أزواج جمل مُصنَّفة لتعزيز مفهوم التشابه ضمن هذا المجال. تضع التضمينات الناتجة الجمل المتشابهة دلاليًا في المجال قريبة من بعضها البعض في الفضاء المتجهي، حتى عندما لا تلتقط المعايير القياسية هذه العلاقة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 3982–3992. DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
- Gururangan, S., Marasovic, A., Swayamdipta, S., Lo, K., Beltagy, I., Downey, D. & Smith, N. A. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks. Proceedings of ACL 2020, pp. 8342–8360. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.740 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Sentence Embeddings (Domain-Adapted Sentence Transformers). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/domain-adaptive-sentence-embeddings
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ قارن
- تضمينات الجمل المُحسَّنةالتعلم العميق↔ قارن
- تضمينات الجمل متعددة اللغاتالتعلم العميق↔ قارن
- تصنيف قائم على RoBERTaالتعلم العميق↔ قارن
- تضمينات الجملالتعلم العميق↔ قارن
- التعلم التحويلي باستخدام تضمينات الجملالتعلم العميق↔ قارن