अर्ध-पर्यवेक्षित वाक्य एम्बेडिंग (Semi-supervised Sentence Embeddings)
अर्ध-पर्यवेक्षित वाक्य एम्बेडिंग वाक्यों के सघन सदिश निरूपण (dense vector representations) को प्रशिक्षित करने के लिए कुछ लेबल वाले वाक्य युग्मों (labeled sentence pairs) के एक छोटे समूह को बड़ी मात्रा में अलेबल टेक्स्ट (unlabeled text) के साथ जोड़ते हैं। विपुल अलेबल डेटा का लाभ उठाकर, जैसे कि कंट्रास्टिव ऑब्जेक्टिव (contrastive objectives) या स्यूडो-लेबलिंग (pseudo-labeling) के माध्यम से, ये मॉडल अर्थगत समानता (semantic similarity), पुनर्प्राप्ति (retrieval), और वर्गीकरण (classification) के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले एम्बेडिंग उत्पन्न करते हैं, भले ही एनोटेट किया हुआ डेटा दुर्लभ हो।
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स्रोत
- Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. In Proceedings of EMNLP 2021 (pp. 6894–6910). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.552 ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP 2019 (pp. 3982–3992). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Sentence Embeddings (Contrastive and Self-training Approaches). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-sentence-embeddings
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