Apprentissage par transfert avec reconnaissance d'entités nommées
L'apprentissage par transfert avec reconnaissance d'entités nommées (NER) adapte un grand modèle de langage pré-entraîné — tel que BERT, RoBERTa, ou un encodeur spécifique au domaine — à la tâche d'identification et de classification des entités nommées (personnes, lieux, organisations, dates, etc.) dans un texte. En réutilisant des représentations linguistiques riches apprises à partir de corpus massifs, cette approche ne nécessite que des données NER étiquetées modestes tout en atteignant une précision de pointe en détection et classification de segments.
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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 (pp. 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 Named Entity Recognition (Pretrained Encoder Fine-Tuned for NER). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/transfer-learning-with-named-entity-recognition
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ comparer
- Reconnaissance d'entités nommées par ajustement finApprentissage profond↔ comparer
- Classification basée sur RoBERTaApprentissage profond↔ comparer
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ comparer
- Transfer Learning avec Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ comparer
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