Apprentissage par transfert avec des plongements de phrases

L'apprentissage par transfert avec des plongements de phrases (Transfer Learning with Sentence Embeddings) utilise un grand encodeur pré-entraîné — tel que Sentence-BERT ou l'Universal Sentence Encoder — qui encode déjà des connaissances linguistiques générales en vecteurs de longueur fixe, et l'adapte à une nouvelle tâche ou un nouveau domaine avec peu de données étiquetées supplémentaires. Les représentations pré-entraînées donnent un avantage initial qui surpasse souvent les modèles spécifiques à la tâche entraînés à partir de zéro sur des corpus modestes.