Metodin todisteiden tietue
Weakly supervised BERT-based classification
Weakly supervised BERT-based classification adapts BERT to text classification tasks when only noisy, heuristic, or programmatically generated labels are available instead of clean human annotations. It combines weak supervision frameworks — such as labeling functions and data programming — with BERT's pre-trained language representations to achieve robust classification without expensive hand-labeling.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Weakly Supervised BERT-based Text Classification
Taksonominen metoditietue · ml-model / deep-learning
- Meng, Y., Zhang, Y., Huang, J., Xiong, C., Ji, H., Zhang, C., & Han, J. (2020). Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self-Training Approach. Proceedings of EMNLP 2020, 9006–9017. · URL
- Ratner, A., Bach, S. H., Ehrenberg, H., Fries, J., Wu, S., & Re, C. (2017). Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision. Proceedings of the VLDB Endowment, 11(3), 269–282. · DOI 10.14778/3157794.3157797
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.