Classification basée sur RoBERTa multilingue
La classification basée sur RoBERTa multilingue utilise XLM-RoBERTa — un transformeur pré-entraîné sur plus de 100 langues via la modélisation de langage masqué — et l'affine sur du texte étiqueté pour attribuer des catégories dans plusieurs langues. En partageant un modèle unique entre les langues, elle permet une classification de texte interlingue et à zéro coup robuste sans nécessiter de classificateurs séparés par langue.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual RoBERTa-based Text Classification (XLM-RoBERTa). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-roberta-based-classification
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrases multilinguesApprentissage profond↔ compare
- Transformeur multilingueApprentissage profond↔ compare
- Classification basée sur RoBERTaApprentissage profond↔ compare
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