कमजोर पर्यवेक्षित RoBERTa-आधारित वर्गीकरण
कमजोर पर्यवेक्षित RoBERTa-आधारित वर्गीकरण, शक्तिशाली टेक्स्ट क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए RoBERTa प्रीट्रेन्ड ट्रांसफार्मर को कमजोर पर्यवेक्षण — प्रोग्रामेटिक या ह्यूरिस्टिक लेबलिंग स्रोतों — के साथ जोड़ता है, जिसके लिए पूरी तरह से हाथ से लेबल किए गए डेटासेट की आवश्यकता नहीं होती है। लेबलिंग फ़ंक्शन, दूरस्थ पर्यवेक्षण, या क्राउड-सोर्स्ड सिग्नल शोर वाले लेबल उत्पन्न करते हैं जिन्हें एकत्रित किया जाता है और डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण कार्यों के लिए RoBERTa को फाइन-ट्यून करने के लिए उपयोग किया जाता 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
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv:1907.11692. link ↗
- Zhang, J., Yu, Y., Li, Y., Wang, Y., Yang, Y., Yang, M., & Ratner, A. (2021). WRENCH: A Comprehensive Benchmark for Weak Supervision. NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks Track. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Text Classification with RoBERTa. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-roberta-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
- फाइन-ट्यून्ड रोबर्टा-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- RoBERTa-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- अर्ध-पर्यवेक्षित रोबर्टा-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
- कमजोर पर्यवेक्षित BERT-आधारित वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare