स्पष्टीकरणीय RoBERTa-आधारित वर्गीकरण
स्पष्टीकरणीय RoBERTa-आधारित वर्गीकरण, लेबल किए गए टेक्स्ट डेटा पर RoBERTa ट्रांसफार्मर मॉडल को फाइन-ट्यून करता है और फिर प्रत्येक भविष्यवाणी को चलाने वाले टोकन या सुविधाओं को प्रकट करने के लिए SHAP, LIME, या अटेंशन विश्लेषण जैसे पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मक विधियों को लागू करता है। यह अत्याधुनिक NLP प्रदर्शन को मानव-समझने योग्य तर्क के साथ जोड़ता है, जो सटीकता और पारदर्शिता दोनों आवश्यकताओं को पूरा करता है।
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स्रोत
- 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 preprint arXiv:1907.11692. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable RoBERTa-based Text Classification with Post-hoc Interpretation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-roberta-based-classification
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