Слабо контролирани векторни представяния на изречения
Слабо контролираните векторни представяния на изречения обучават плътни векторни представяния на изречения, използвайки шумни, евристични или програмно генерирани етикети вместо скъпо човешко анотиране. Функциите за етикетиране — правила, сигнали за отдалечено наблюдение или леки класификатори — осигуряват приблизителен надзор, който моделът за етикетиране агрегира в вероятностни етикети, които след това насочват кодера на изреченията да произвежда полезни за задачата представяния в голям мащаб.
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
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Sentence Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/weakly-supervised-sentence-embeddings
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
- Самообучаващи се изреченски вгражданияДълбоко обучение↔ compare
- Полу-наблюдавано обучение на изреченски вгражданияДълбоко обучение↔ compare
- Вграждане на изреченияДълбоко обучение↔ compare
- Трансферно учене със вграждания на изреченияДълбоко обучение↔ compare
- Слабо контролирана класификация, базирана на BERTДълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →