Domain Adaptation
Domain adaptation is a natural-language-processing technique that takes a general pretrained language model and fine-tunes it on target-domain data so that it performs better in specialised fields such as medicine, law, and finance. It builds on the transfer-learning ideas behind work like Blitzer et al. (2007) on cross-domain sentiment classification and Lee et al. (2020) on the biomedical BioBERT model.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Lee, J. et al. (2020). BioBERT: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model. Bioinformatics. · DOI 10.1093/bioinformatics/btz682
- Blitzer, J. et al. (2007). Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification. ACL. · URL
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.