Semi-supervidiertes Word2Vec
Semi-supervidiertes Word2Vec trainiert dichte Wortrepräsentationen auf einem großen unbeschrifteten Korpus mittels Word2Vec (Skip-Gram oder CBOW) und verwendet diese Embeddings dann als feste oder feinabstimmbare Eingabemerkmale für einen nachgeschalteten Klassifikator, der auf einem kleinen beschrifteten Datensatz trainiert wird. Dieser zweistufige Prozess ermöglicht es Modellen, von reichlich unbeschriftetem Text zu profitieren, wenn beschriftete Daten knapp sind.
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Quellen
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of ICLR 2013. link ↗
- Collobert, R., Weston, J., Bottou, L., Karlen, M., Kavukcuoglu, K., & Kuksa, P. (2011). Natural Language Processing (Almost) from Scratch. Journal of Machine Learning Research, 12, 2493–2537. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Word2Vec Word Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/semi-supervised-word2vec
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