Transfer Learning avec Classification basée sur BERT
Le Transfer Learning avec Classification basée sur BERT adapte un grand modèle de langage transformeur, pré-entraîné sur des corpus textuels massifs, à une tâche de classification cible en affinant ses poids sur des exemples étiquetés. Les représentations pré-entraînées encodent de riches connaissances syntaxiques et sémantiques, permettant une grande précision même lorsque le jeu de données étiqueté est petit.
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Sources
- 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, 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/transfer-learning-with-bert-based-classification
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
- Classification par BERT affinéApprentissage profond↔ compare
- Classification basée sur RoBERTaApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ compare
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