Machine learningDeep learning / NLP / CV

Puolivalvotut lauseupotukset

Puolivalvotut lauseupotukset yhdistävät pienen joukon merkittyjä lausepareja suureen määrään merkitsemätöntä tekstiä kouluttaakseen tiheitä vektorirepresentaatioita lauseille. Hyödyntämällä runsasta merkitsemätöntä dataa kontrastiivisten tavoitteiden tai pseudomerkintöjen avulla nämä mallit tuottavat korkealaatuisia upotuksia semanttiseen samankaltaisuuteen, hakuun ja luokitteluun, vaikka annotoitua dataa olisi vähän.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. In Proceedings of EMNLP 2021 (pp. 6894–6910). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.552
  2. Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019 (pp. 3982–3992). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/D19-1410

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateSemi-supervised Sentence Embeddings (Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026