Semi-supervidiertes Doc2Vec
Semi-supervidiertes Doc2Vec erweitert das Paragraph Vector-Framework von Le und Mikolov (2014), indem es dichte Dokument-Embeddings gleichzeitig auf gelabelten und ungelabelten Korpora trainiert. Dabei werden verfügbare Klassenlabels als Hilfssignal genutzt, um die Repräsentation auf aufgabenrelevante Strukturen auszurichten, während gleichzeitig die gesamte ungelabelte Sammlung zur Generalisierung genutzt wird.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Paragraph Vector (Semi-supervised Doc2Vec). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/semi-supervised-doc2vec
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