Полуавтоматична класификация, базирана на RoBERTa
Полуавтоматичната класификация, базирана на RoBERTa, комбинира голям предварително обучен езиков модел RoBERTa с малък набор от етикетирани данни и по-голям набор от не етикетиран текст. Чрез генериране на псевдо-етикети или налагане на консистентност върху не етикетирани примери, методът извлича обучителен сигнал от неанотирани данни, което води до по-силни класификатори, когато истинските анотации са оскъдни.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. link ↗
- Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, M.-T., & Le, Q. V. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 11904–11915. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/semi-supervised-roberta-based-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Класификация, базирана на BERTДълбоко обучение↔ compare
- Класификация, базирана на фино настроен RoBERTaДълбоко обучение↔ compare
- Класификация, базирана на RoBERTaДълбоко обучение↔ compare
- Полу-наблюдавана класификация, базирана на BERTДълбоко обучение↔ compare
- Трансформер с полунаблюдавано обучениеДълбоко обучение↔ compare
- Слабо контролирана класификация, базирана на RoBERTaДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →