डोमेन-अनुकूली वाक्य एम्बेडिंग
डोमेन-अनुकूली वाक्य एम्बेडिंग सामान्य-उद्देश्य वाले वाक्य एन्कोडर — जैसे कि सेंटेंस-बर्ट — को डोमेन-विशिष्ट पाठ पर उनके प्रशिक्षण को जारी रखकर विस्तारित करते हैं। परिणाम एक निश्चित-लंबाई वाला वेक्टर प्रतिनिधित्व है जो सार्वभौमिक भाषा समझ और लक्षित डोमेन की शब्दावली, शैली और अर्थ संबंधी बारीकियों दोनों को कैप्चर करता है, जिससे सिमेंटिक खोज, क्लस्टरिंग और वर्गीकरण जैसे डाउनस्ट्रीम एनएलपी कार्यों में सुधार होता है।
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स्रोत
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019, pp. 3982–3992. DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
- Gururangan, S., Marasovic, A., Swayamdipta, S., Lo, K., Beltagy, I., Downey, D. & Smith, N. A. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks. Proceedings of ACL 2020, pp. 8342–8360. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.740 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Sentence Embeddings (Domain-Adapted Sentence Transformers). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-sentence-embeddings
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