कमजोर पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरण
कमजोर पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरण, BERT को पाठ वर्गीकरण कार्यों के लिए अनुकूलित करता है जब स्वच्छ मानव एनोटेशन के बजाय केवल शोर, अनुमानित, या प्रोग्रामेटिक रूप से उत्पन्न लेबल उपलब्ध होते हैं। यह महंगे हस्त-लेबलिंग के बिना मजबूत वर्गीकरण प्राप्त करने के लिए लेबलिंग फ़ंक्शन और डेटा प्रोग्रामिंग जैसे कमजोर पर्यवेक्षण फ्रेमवर्क को BERT के पूर्व-प्रशिक्षित भाषा अभ्यावेदन के साथ जोड़ता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Meng, Y., Zhang, Y., Huang, J., Xiong, C., Ji, H., Zhang, C., & Han, J. (2020). Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self-Training Approach. Proceedings of EMNLP 2020, 9006–9017. link ↗
- Ratner, A., Bach, S. H., Ehrenberg, H., Fries, J., Wu, S., & Re, C. (2017). Snorkel: Rapid Training Data Creation with Weak Supervision. Proceedings of the VLDB Endowment, 11(3), 269–282. DOI: 10.14778/3157794.3157797 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised BERT-based Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-bert-based-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- डोमेन-अनुकूलित बर्ट-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- फाइन-ट्यून्ड BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- RoBERTa-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- स्व-पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- अर्ध-पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare