Transfer Learning mit Word2Vec
Transfer Learning mit Word2Vec nutzt vortrainierte Wort-Embeddings auf großen Textkorpora mittels der Skip-gram- oder CBOW-Ziele, die von Mikolov et al. (2013) eingeführt wurden, um die Embedding-Schicht eines nachgelagerten NLP-Modells zu initialisieren. Dieser Ansatz überträgt diskretionäre semantische Kenntnisse auf Aufgaben, bei denen gekennzeichnete Daten knapp sind, und übertrifft durchweg eine zufällige Initialisierung.
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Quellen
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 26, 3111-3119. link ↗
- Kim, Y. (2014). Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 1746-1751. DOI: 10.3115/v1/D14-1181 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Word2Vec Pre-trained Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/transfer-learning-with-word2vec
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