Classification faiblement supervisée basée sur RoBERTa
La classification faiblement supervisée basée sur RoBERTa combine le transformeur pré-entraîné RoBERTa avec une supervision faible — des sources d'étiquetage programmatiques ou heuristiques — pour entraîner des classificateurs de texte performants sans nécessiter un ensemble de données entièrement étiqueté manuellement. Les fonctions d'étiquetage, la supervision distante ou les signaux participatifs génèrent des étiquettes bruitées qui sont agrégées et utilisées pour affiner RoBERTa pour des tâches de classification en aval.
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Sources
- 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:1907.11692. link ↗
- Zhang, J., Yu, Y., Li, Y., Wang, Y., Yang, Y., Yang, M., & Ratner, A. (2021). WRENCH: A Comprehensive Benchmark for Weak Supervision. NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks Track. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Classification with RoBERTa. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/weakly-supervised-roberta-based-classification
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
- Classification basée sur RoBERTa affinéApprentissage profond↔ compare
- Classification basée sur RoBERTaApprentissage profond↔ compare
- Classification semi-supervisée basée sur RoBERTaApprentissage profond↔ compare
- Classification par BERT sous supervision faibleApprentissage profond↔ compare
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