Clasificación multilingüe basada en RoBERTa
La clasificación multilingüe basada en RoBERTa utiliza XLM-RoBERTa —un transformador preentrenado en más de 100 idiomas mediante modelado de lenguaje enmascarado— y lo ajusta finamente con texto etiquetado para asignar categorías en múltiples idiomas. Al compartir un único modelo entre idiomas, permite una clasificación de texto multilingüe y de cero disparos (zero-shot) robusta sin necesidad de clasificadores separados por idioma.
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Fuentes
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzman, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp. 8440–8451. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification
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- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ compare
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