फाइन-ट्यून्ड रोबर्टा-आधारित वर्गीकरण
फाइन-ट्यून्ड रोबर्टा-आधारित वर्गीकरण, रोबर्टा प्रीट्रेन्ड ट्रांसफार्मर — जो स्वयं बर्ट का एक मजबूत री-ट्रेन्ड संस्करण है — को एक वर्गीकरण हेड जोड़कर और लेबल किए गए उदाहरणों पर प्रशिक्षण जारी रखकर एक विशिष्ट पाठ वर्गीकरण कार्य के लिए अनुकूलित करता है। यह लगातार भावना विश्लेषण, विषय वर्गीकरण, विषाक्तता का पता लगाने और इसी तरह के एनएलपी कार्यों पर अत्याधुनिक या लगभग अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त 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:1907.11692. link ↗
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned RoBERTa-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/fine-tuned-roberta-based-classification
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