फाइन-ट्यून्ड सेंटेंस एम्बेडिंग्स
फाइन-ट्यून्ड सेंटेंस एम्बेडिंग्स एक सामान्य-उद्देश्य वाले प्री-ट्रेन्ड सेंटेंस एन्कोडर — जैसे सेंटेंस-BERT — को उस डोमेन के लेबल वाले या युग्मित टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षण जारी रखकर किसी विशिष्ट डोमेन या कार्य के लिए अनुकूलित करती हैं। परिणामी एम्बेडिंग्स ऑफ-द-शेल्फ वैक्टर की तुलना में डोमेन-विशिष्ट सिमेंटिक संरचना को कहीं बेहतर ढंग से कैप्चर करती हैं, जिससे सिमेंटिक समानता, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण और पुनर्प्राप्ति जैसे डाउनस्ट्रीम 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 the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 3982–3992. DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2020). Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation. Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 4512–4525. DOI: 10.18653/v1/2020.emnlp-main.365 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Sentence Embeddings (Domain-Adapted Sentence Representation Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/fine-tuned-sentence-embeddings
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