स्व-पर्यवेक्षित नामित इकाई पहचान
स्व-पर्यवेक्षित नामित इकाई पहचान (NER) बड़े पैमाने पर स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण — जैसे मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग — को टोकन-स्तर के फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ती है ताकि टेक्स्ट में नामित इकाइयों की पहचान और वर्गीकरण किया जा सके। किसी भी इकाई लेबल को देखने से पहले सामान्य भाषाई अभ्यावेदन सीखना, मॉडल को तब भी मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करने में मदद करता है जब एनोटेट किए गए NER प्रशिक्षण डेटा की कमी होती है।
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स्रोत
- 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. link ↗
- Lample, G., Ballesteros, M., Subramanian, S., Kawakami, K., & Dyer, C. (2016). Neural Architectures for Named Entity Recognition. Proceedings of NAACL-HLT 2016, 260–270. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Named Entity Recognition. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/self-supervised-named-entity-recognition
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