डोमेन अनुकूलन (Domain Adaptation) — एनएलपी (NLP)
डोमेन अनुकूलन (Domain Adaptation) एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीक है जो एक सामान्य पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल लेती है और इसे लक्ष्य-डोमेन डेटा पर फाइन-ट्यून करती है ताकि यह चिकित्सा, कानून और वित्त जैसे विशेष क्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन कर सके। यह ब्लिट्ज़र एट अल. (2007) के क्रॉस-डोमेन भावना वर्गीकरण (cross-domain sentiment classification) और ली एट अल. (2020) के बायोमेडिकल बायोबर्ट (BioBERT) मॉडल जैसे कार्यों के पीछे के स्थानांतरण-शिक्षण (transfer-learning) विचारों पर आधारित है।
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स्रोत
- Lee, J. et al. (2020). BioBERT: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model. Bioinformatics. DOI: 10.1093/bioinformatics/btz682 ↗
- Blitzer, J. et al. (2007). Biographies, Bollywood, Boom-boxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification. ACL. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Domain Adaptation for NLP. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/domain-adaptation-nlp
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