Machine learningDeep learning / NLP / CV

Clasificación basada en RoBERTa

La clasificación basada en RoBERTa aplica el transformador pre-entrenado RoBERTa —entrenado de forma más robusta que BERT con enmascaramiento dinámico y lotes más grandes— a tareas de categorización de texto, añadiendo una cabeza de clasificación ligera sobre la representación del token [CLS] y ajustando el modelo completo con ejemplos etiquetados. Consistentemente iguala o supera a BERT en puntos de referencia estándar de PLN.

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Fuentes

  1. 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
  2. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). RoBERTa-based Text Classification (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/roberta-based-classification

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Citado por

ScholarGateRoBERTa-based Classification (RoBERTa-based Text Classification (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/roberta-based-classification · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026