दुर्बल पर्यवेक्षित वाक्य एम्बेडिंग
दुर्बल पर्यवेक्षित वाक्य एम्बेडिंग महंगे मानव एनोटेशन के बजाय शोर, अनुमानित, या प्रोग्रामेटिक रूप से उत्पन्न लेबल का उपयोग करके सघन वाक्य अभ्यावेदन को प्रशिक्षित करते हैं। लेबलिंग फ़ंक्शन — नियम, दूरस्थ पर्यवेक्षण संकेत, या हल्के क्लासिफायर — अनुमानित पर्यवेक्षण प्रदान करते हैं जिसे एक लेबल मॉडल संभाव्य लेबल में एकत्रित करता है, जो तब वाक्य एन्कोडर को बड़े पैमाने पर कार्य-उपयोगी अभ्यावेदन उत्पन्न करने के लिए निर्देशित करता है।
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स्रोत
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). DOI: 10.18653/v1/D19-1410 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Sentence Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-sentence-embeddings
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