अर्ध-पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरण
अर्ध-पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरण, लेबल किए गए टेक्स्ट उदाहरणों के एक छोटे समूह पर पूर्व-प्रशिक्षित BERT एन्कोडर को फाइन-ट्यून करता है, साथ ही साथ बिना लेबल वाले टेक्स्ट के एक बहुत बड़े निकाय का लाभ उठाता है — स्थिरता प्रशिक्षण, छद्म-लेबलिंग, या डेटा वृद्धि के माध्यम से — ताकि उच्च-गुणवत्ता वाले क्लासिफायर का उत्पादन किया जा सके, भले ही मैन्युअल एनोटेशन दुर्लभ हो।
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स्रोत
- Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, T., & Le, Q. (2020). Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 27780–27792. link ↗
- Chen, J., Yang, Z., & Yang, D. (2020). MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2147–2157. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.194 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-bert-based-classification
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